mysql分表扩容，mysql 分表

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...

读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。

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相关问答

Q1: Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

查看建立索引前面mysql分表扩容的返回mysql分表扩容的结果。假如没有索引的话mysql分表扩容，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

对查询进行优化mysql分表扩容，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志mysql分表扩容：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。

Q2: mysql数据库分表最多分多少合适

1、在mysql中mysql分表扩容，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行mysql分表扩容的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型mysql分表扩容的长度）。

2、再后来，阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。对此，有阿里的黄金铁律支撑，所以，很多人设计大数据存储时，多会以此为标准，进行分表操作。

3、mysql对数据库和表的大小都没有做限制，mysql是一个软件，每一个表都是一个独立的文件，大小要看具体操作系统对单个文件的限制。因此，很大，一般不需要管它 。

4、所以建议大家一个数据库建立在二百个表以下，这样也是比较合理的mysql分表扩容了。影响性能也不大。

Q3: 超详细MySQL数据库优化

使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。

COMMIT；事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。

针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE，HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。

Q4: 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

基于mybatis分库分表，一般常用的一种是基于spring AOP方式， 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

如何分库分表？两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。

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