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可视化app开发工具软件 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?

浏览量:2223 时间:2021-03-14 13:00:04 作者:admin

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,而且你不在乎投资成本,你可以使用cluster或tidb

百万级别不多,但查询必须是有条件的。1需要对表进行索引以查看效果,以及2。相应的查询条件也需要索引才能看到效果。

mysql百万级数据量查询?

正如房东所说,分页查询在我们的实际应用中非常常见,也是问题最多的查询场景。例如,对于下面的简单语句,通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样,条件排序可以有效地利用索引,性能得到快速提高。

如上例所示,当limit子句变为“limit 100000,50”时,我们会发现,如果只选择了50条语句,为什么会变慢?

,所以我们会觉得很慢。

为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢,如何优化?

记得做一个程序,比如找一个定点字。我只是不记得了。人们真的很蠢。

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