两百万条数据mysql，mysql两千万数据加字段

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。

实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

（2）水平分割 如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

相关问答

Q1: 每天有N百万条记录增加,频繁读写,这样的数据可以用Mysql数据库...

你可以借鉴一下，如果现在就有百万数据的话，就最好早些转移到oracle，数据增长很迅速，而且一直用mysql对于以后的数据分析与挖掘肯定不太方便，你可以看看淘宝的数据发展史。

优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

用 MySQL 肯定要比 Access 好，不过一百万的数据，也是 MySQL 性能的一个上限啊。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。

Q2: 使用MYSQL数据库,超过2万多条数据时,查询就非常的缓慢,请问有什么好...

1、首先换数据库，MySQL处理这个数量级数据比较吃力。

2、索引的优点 合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

3、几方面：硬件，软件，以及语言 硬件，是不是抗不住，软件，mysql是不是没有设置好，数据库设计方面等，语言，SQL语句写法。下面是一些优化技巧。

4、上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。

5、默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 25% 的空间用于未来的 DML。

6、张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。

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