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mysql数据量大怎么办 mysql数据太大

IT技术数据库

MySQL数据库千万级数据处理？也就是A表中保留B表中存在的数据mysql数据量大怎么办，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表
只要索引合理mysql数据量大怎么办，数据量不算大
祝好运，望采纳 。
mysql表很大sum不全mysql表很大sum不全的解决办法：
1、优化sql和索引 。
2、加缓存，memcached ， redis 。
3、以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具 ， 第三方工具推荐360的atlas，其它的要么效率不高 ， 要么没人维护 。
4、以上都做了还是慢 ， 不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个 ， 对应用是透明的，无需更改代码，sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区 。
5、以上都做了 ， 那就先做垂直拆分，其实就是根据模块的耦合度 ， 将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统 。
6、水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的shardingkey，为了有好的查询效率，表结构也要改动 ， 做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带shardingkey，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表 。
mysql 数据量超过百万后怎么处理我们经常会遇到操作一张大表mysql数据量大怎么办，发现操作时间过长或影响在线业务mysql数据量大怎么办了mysql数据量大怎么办，想要回退大表操作的场景 。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入 。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性 。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证 。
仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到mysql数据量大怎么办了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法mysql数据量大怎么办：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程 。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高 。第二种方式相较之下较暴力 ， 但效果较好 。
两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务 。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务 。
每天数据增量很大时，mysql应该怎么搞1.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 。2.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 。
Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？ 数据千万级别之多mysql数据量大怎么办，占用的存储空间也比较大mysql数据量大怎么办，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上 ， 而是链式存储在多个碎片的物理空间上 。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间 。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构 。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序 ， 使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致 。

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