大数据 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，而且我们不关心投资成本，请使用cluster或tidb

1。打开excel文件，如下图所示，我们有产品检验的清单和时间。单击其中一个单元格，然后单击start函数。选择“sort and filter”函数并选择“filter”函数

2。在对话框中选择“日期过滤器”，例如，我们选择某个日期之后的数据，然后单击“之后”

3。输入所需时间，如下图所示，然后单击“确定”

4。您可以看到系统在我们设置的时间之后过滤掉了所有的数据

大数据 日期型数据是什么格式 怎么输入当前日期和时间

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