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mysql数据表太多，mysql数据量大怎么处理

IT技术打断

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...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 。
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 。
【mysql数据表太多，mysql数据量大怎么处理】（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 。
如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?查看建立索引前面的返回的结果 。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了 。
最有效的解决方法是需要多少记录就查询多少记录，通常会在查询后面加上LIMIT，即： 分页查询 。
\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息 。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判 。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断 。
.尽量使用表变量来代替临时表 。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引） 。2避免频繁创建和删除临时表 ， 以减少系统表资源的消耗 。
mysql千万级数据表,创建表及字段扩展的几条建议1、数据表 collect ( id，title，info，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text，id 是逐渐，vtype是tinyint ， vtype是索引 。这是一个基本的新闻系统的简单模型 。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻 。
2、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 。
3、我们先探讨非高并发量的实现 。对于查询频次较高的字段，加上索引 。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节 。
敲重点!MySQL数据查询太多会OOM吗?MySQL采用的是边算边发的逻辑，因此对于数据量很大的查询结果来说，不会在server端保存完整的结果集 。所以，如果客户端读结果不及时，会堵住MySQL的查询过程 ， 但是不会把内存打爆 。
会的 。mysql中查询in参数太多，导致查询很慢，使用join优化 。MySQL是一个关系型数据库管理系统 ， 由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品 。
建立索引的一般准则：普通TREE索引，建立的字段 最好是重复率不高，并且字段内数据量不是很大的字段，类似LOG，TEXT字段，不建议建索引；另索引需要空间，是用空间换效率的一种方式；所以，建索引最好是建立在表的主键上 。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询 。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION） ， 但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导 。
MYSQL是不能承载那么多数据的列表显示的，如果一下子查那么多数据，不是死机就是等待时间过长，不管是MYSQL数据，其它数据库也一样 。

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