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优化数据库教程中大表的源代码
1。优化SQL语句、索引、表结构等。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？
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，请使用集群或tidb
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