mysql亿级数据优化 Mysql多字段大表的几种优化方法？
Mysql多字段大表的几种优化方法？
1、Select*from tablename procedure Analysis（16.265）输出一列信息以优化数据表的字段。二是拆分表，提高数据访问效率。首先，按指针拆分表。如果您处理的是MyISAM类型表，则有两种拆分方法。首先，将main和一些字段垂直拆分为一个表，然后将main和其他列拆分并放到另一个表中。2水平拆分法，根据一列或多列的值将数据行放入两个独立的表中，水平拆分通常是几种情况。这张桌子很大。拆分后，可以降低数据和索引的查询速度。同时，减少了索引的层数，提高了查询速度。表中的数据是独立的。该表记录了不同地区或不同时期的数据。特别是当一些数据常用而有些数据不常用时，需要将数据存储在多个不同的介质上。3、 反向标准化4。使用中间表优化方法。对于数据库教程，大表源代码天空
在正常配置下，MySQL只能承载2000万个数据（同时读写，并且表中有大的文本字段，单个服务器）。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，我们也不在乎投资成本，那就用cluster和tidb吧
正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常普遍，也是最容易出现问题的查询场景。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。
通常，在分页查询时，可以在上一页中获取数据标志，以缩小查询范围，如时间。我们可以将上一页的最长时间作为查询条件的一部分。SQL可以优化如下：
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