redis查询慢的原因 mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果整体数据量特别大，你不在乎投资成本，那就用集群，用tidb
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！目前互联网缓存中间件大多使用redis、mongodb等NoSQL数据库，解决方案比较成熟。但是为什么要使用关系数据库呢？让我们谈谈我的理解：
为啥Redis/Mongo这么快，就不能直接替代mysql吗？
缓存的前提是数据在实时性上不一致。如果您需要实时一致的数据，您将失去MySQL缓存的重要性。最好直接在redis中实现业务。
逻辑如下：
每次查询数据时，首先从redis查询，发现没有这样的数据，然后在mysql中查询，将结果写入redis，设置生存期。（键是SQL语句，值是结果。这几乎不合逻辑）
当MySQL被修改和添加时，redis将不会被修改。只有在键过期和下一次查询时，数据才会更新。
redis查询慢的原因 redis读取数据非常慢 两个redis集群数据同步
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