数据库同步方案 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，如果总体数据量特别大，而且您不关心投资成本，您应该使用集群或tidb

首先，什么是数据同步服务？顾名思义，就是在不同的系统之间同步数据。根据具体的业务用途和应用场景，各种数据同步服务框架的功能重点往往是不同的，所以我们也会用各种类似的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务、数据采集服务、数据交换服务等

首先，我们要做的是明确业务范围，统一数据来源，规范数据类型，统一企业内部数据管理，进行数据治理，确保企业数据的一致性。只有在完整性之后才能进行数据同步服务。

第二个是数据同步服务。首先，我们需要使用一个开源的ETL工具来读取、操作和向各种数据源写入数据，它可以不用安装和解压就可以使用。它可以通过客户端进行配置和执行。也可以使用ESB企业服务总线快速创建同步分发服务，将企业系统的数据拉入或推送到大数据分析平台，实现大数据分析。

最后，在大数据开发平台中，我们可以根据不同的业务需求安排传输同步服务，从而获得企业数据同步到数据仓库进行各种存储/计算/查询的数据集组件配置。

综上所述，是大数据开发平台的数据同步服务步骤。通过收集企业内外部数据进行数据分析，可以有效提升企业内外部数据的价值，帮助企业从结构化和非结构化数据中获取业务洞察力。

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