java遍历数据库表中的数据 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，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？

刚刚登上头条，50岁之后，我收到了邀请。我真的不知道怎么回答。我只是去学习“java程序员”。

首先，“Java程序员”是技术人才。他们依靠高智商产出换取经济利益。它们仍有很大的市场和发展前景。

如果你觉得你对目前的工作和薪水不满意，你必须考虑一下原因。是不是因为你工作不够努力，技能不好？还是没有人尽全力？选定的单位不适合你吗？或者周围环境中有什么不利因素？等等

我看到我周围的孩子了。他们非常努力。毕业后，他们继续学习，提高自己。他们将通过各种方式与外界保持联系，了解市场对人才的需求。他们还会多次“跳槽”，寻找更满意、更理想的单位。当然，在这个过程中一定要有准确的评价，对吧？

我真的觉得年轻人不容易，工作就是奋斗，日日夜夜，那么辛苦

！为你加油！多找些好朋友咨询，多了解一下市场情况，和身边的同行比较一下，看看自己有没有缺点，总之，为你加油

干了四年java程序员，为什么会越来越迷茫？

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。

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