mysql和pgsql大数据量性能，大数据 mysql

一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

1、网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。

2、MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。

3、mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。

4、此外，NineData还采用了先进的核心技术，如智能分片、表级行级并发、动态攒批等。这些技术能够有效地提高数据迁移的速度和效率，缩短迁移时间，提高迁移的稳定性和可靠性。

5、主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理， 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select - process - insert三个步骤。

相关问答

Q1: MySQL与PostgreSQL相比哪个更好

MySQL在一个领域上要比PostgreSQL更进一步，那就是它的触角延伸到了嵌入式领域，这是通过libmysqld实现的。 PostgreSQL不支持嵌入式应用，依然坚守在传统的客户端/服务器架构上。

PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。

首先是速度，MySQL通常要比PostgreSQL快得多。MySQL自已也宣称速度是他们追求的主要目标之一，基于这个原因，MySQL在以前的文档中也曾经说过并不准备支持事务和触发器。

Q2: 在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?

在工具栏下方会自动打开一个查询窗口，在这里就可以输入查询用的SQL语句了。 我们输入一行标准的SQL查询语句，查询在【测试表】中性别为‘女’的数据，点击【运行】。

大数据量不要用update，可以用临时表作为过度来实现update操作。

创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。

BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

你好！如果有大量的访问用到调取到数据库时，往往查询速度会变得很慢，所以我们需要进行优化处理。优化从三个方面考虑：SQL语句优化、主从复制，读写分离，负载均衡、数据库分库分表。

设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。

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