mysql cluster集群搭建 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，不在乎投资成本，可以使用cluster，也可以使用tidb

一般来说，数据库保存的是一个公司的核心数据，单机数据库往往会出现停机、网络延时等问题。这不仅是数据安全的隐患，更是值得关注的性能问题

！分布式数据库方案在充分保证数据容灾和提高性能方面发挥着重要作用。一般来说，分布式数据库方案有以下几种：

主从复制的开放性非常简单。在MySQL配置中心打开log bin进行复制，使用服务器ID配置主从

！②、双主互备：

1、两台机器互为主从，实现双向同步数据，在代码或其他组件中实现负载均衡

！2. 一主一备：当当前主机停机时，备机可以快速上升并提供服务

！当一台机器挂断时，另一台可以继续使用，数据同步中断

！③子库和子表：按照一定的拆分原则，将数据存储在不同数据库的不同表中

！横向拆分：根据月份、哈希等方式，将数据分布到不同的数据库（表）

！一般情况下，如果写入数据太大，建议使用子数据库和子表将写入压力分散到不同的数据库。如果多读少写，读写分离就足够了

！以上几种方式，笔者近几年在不同公司遇到，代码层实现读写分离，双写负载均衡，如果需要朋友，可以一起交流！

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