mysql体系结构 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，并且您不关心投资成本，请使用cluster和tidb
1。优化SQL语句、索引和表结构。
2. 打开查询缓存时，查询缓存缓存选择查询及其结果数据集。当执行同一个select查询时，MySQL将直接从内存中检索结果，这加快了查询的执行速度，减少了对数据库的压力。执行show变量，比如“have”uqueryucache，您可以检查MySQL查询缓存是否打开。要打开查询缓存，只需配置我的.cnf具体如下：
querycacheuuutype=1
querycacheuusize=128M
querycacheulimit=1m
保存后重新启动mysql。
3. 选择InnoDB存储引擎。MySQL常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。它们之间的区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在此期间不能对表执行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
不支持外键；
不支持事务，因此没有提交和回滚操作；
不支持群集数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键和外键约束强制执行；
支持事务，可以执行提交和回滚操作；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
可以在群集环境中使用，但不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，可以在集群环境下使用。
mysql优化教程？
1. 什么是数据库？什么是关系数据库？什么是非关系数据库？
2. 安装MySQL
3。MySQL的连接
4。MySQL数据库的基本操作：创建数据库、查看数据库、修改数据库、删除数据库
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高级查询：[7。完成MySQL学习的select语句
8。MySQL的连接查询、联合查询和子查询
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10。MySQL的常用函数
聚合函数
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11。MySQL的索引
12。查看MySQL
13。MySQL的变量
14。MySQL的触发器
15。MySQL的存储过程
16。MySQL的自定义函数
17。MySQL的游标
18。MySQL的代码执行结构
19。MySQL的事务管理
20。MySQL的用户管理
21。MySQL的用户权限管理
22。MySQL的数据备份和恢复
23。MySQL的日志管理[占用空间，什么时候可以再写？这里显示的是知识点，还有这个知识点
]24。MySQL的诊断与性能优化[空间占用，有时间写的时候，这里是用来显示知识点的，还有这个知识点
]补充：
25。MySQL的全球化和本地化：字符集，校对集，中文编码问题
26。MySQL的系统默认数据库
范例
]锁定机制
以MySQL为列：
1:支持高并发系统，这肯定会涉及，所以数据库引擎必须选择InnoDB。InnoDB支持事务，事务级别取决于业务。如果业务数据一致性要求非常高，事务将启动序列化级别，这将完全隔离事务，但会导致对锁资源的竞争加剧。MySQL的性能在一定程度上降低了。
2:数据库分为主数据库和从数据库。主数据库负责写入数据，集群数据库负责读取数据。注意主从数据库的数据一致性。
3:冷热数据分离，美团、饥饿部分设计采用冷热数据分离。以订单为例，出库单的主要业务场景是查询。数据查询越向前，概率越低。这是冷数据。正在交易的订单是热点数据，需要随时查询和更新。冷数据可以放入redis缓存。这将提高查询效率。
4：数据表设计，充分利用索引查询。businesssql避免返回无用的行和列，禁止使用select*query，在查询时增加限制，并尽可能返回满足要求的行。对于复杂的SQL，请考虑拆分SQL。拆分SQL有一个优点。对于重复查询SQL，将第二次查询放入MySQL缓冲区，避免重复磁盘操作，提高访问性能。
5：子数据库和子表。例如，业务数据按月份分类。在一定程度上，增加、删除、修改和检查的压力将得到缓解。
希望对您有所帮助。谢谢您。
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