mysql分库分表中间件 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？

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，我不关心投资成本。让我们使用集群和tidb

我将从子数据库和子表存在的问题以及如何做到这一点来回答这个问题。。

没有办法避免这个问题，通常拆分SQL，使用多个查询，然后使用结果分别检查结果

！我们可以使用TCC编程模型来确保两个事务可以正确提交，但这种代码入侵方式相对较重！您还可以使用基于消息的数据一致性保证

！1. 使用多线程分别查询多个节点，然后汇总

MySQL分库分表之后，id主键如何处理？

子数据库和子表是一种相对落后的优化方法，因为成本相对较高。

遇到数据库瓶颈：

-首先考虑SQL优化，这是最简单的方法。对现有系统没有影响。

-第二个是考虑数据库读写分离，这也是一个相对简单的方法。在数据库级配置中，系统级只需要调整获取数据库连接的逻辑即可。读取数据时，可以同时获得主库和从库连接。写入数据时，仅获取主库连接。

-考虑添加缓存层。数据缓存在缓存中，再次访问时不再从数据库检索。通常，缓存层对系统是透明的，对系统本身没有影响。但是，cache的引入也引入了相应的需要考虑的问题，如雪崩、命中率、分布式cache等]-还有一种非技术手段，就是改变需求。性能问题的原因是否不合理？还是要求太复杂？需求可以简化吗？这种方法对系统的影响相对较小。

-最后，考虑子数据库和子表。优先考虑子数据库，因为它比子表简单。将相应的表移动到新的数据库中，并调整系统的逻辑以获得数据库连接。在这里，我们需要考虑移动哪些表。在提高性能的前提下，我们首先尝试避免分布式事务。

-最后，考虑子表。子表的主要原因是单个表中的数据量很大。子表分为纵断面和横断面。垂直剪切是按列剪切的，例如用户表。常用信息为基本信息表，其他信息为明细表。横切是按行切割。例如，一个有1亿数据的表被分成10个有1000万数据的表。这涉及到数据应该存储在哪个表中或从哪个表中获取。在表被划分之后，可以对数据库进行进一步的优化。

-如果涉及分布式事务，应考虑如何保证分布式事务。理论上，2个，3个，帕克斯，帽子，底座。相应中间件的使用。

系统的设计和优化不是模仿的问题，而是需要根据实际场景进行处理。

当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

例如，在mysql中，哪种方式更快？

为什么要在MySQL中创建多个表？

这是因为当存储大量数据时，可以通过建立多个表来均匀分布数据，每个表对应一个数据项，在查询或调用时可以方便地访问。如果没有子表，那么所有的数据都可能存在于一个表中，这会增加数据库在写入或查询时的负担，延长查询时间，增加磁盘的IO，因为对于大量的数据存储，最好建立不同类型的表，它可以更方便，更快地写入和检索。

为了更快地定位目标数据，必须在子表查询和单表查询中引入索引。

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