mysql 上亿数据量 mysql单表上亿数据 _mysql

本文目录一览：

1、mysql千万或者上亿的数据怎么设计数据库
2、MySQL数据库性能优化之分区分表分库
3、如何提高mysql数据库查询语句的效率,表里的记录有上亿条,指定了索引还...

mysql千万或者上亿的数据怎么设计数据库这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。
【mysql 上亿数据量 mysql单表上亿数据】编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G 。
如根据年份把数据放到不同的表里，或不同的机子上，因为一个表放这么多数据效率会很低的，但如果分开放又会出现统计、去重这类操作的麻烦，所以设置数据库不能只考虑三级范式，难的是设置的有效率。
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。
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量（同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器）。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
MySQL数据库性能优化之分区分表分库1、分表是分散数据库压力的好方法。分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
2、、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。
3、编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
4、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。
5、b）， mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。
如何提高mysql数据库查询语句的效率,表里的记录有上亿条,指定了索引还...您可以通过以下几种方式提升MySql数据库技术：优化查询语句：使用EXPLAIN命令来分析查询语句，找出慢查询的原因，然后进行优化。优化表结构：合理设计表结构，选择合适的数据类型和索引等，可以提高查询效率。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
使用短索引对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR（255）的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。
合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
这样，我们又可以提高数据库的性能。使用连接（JOIN）来代替子查询（Sub-Queries）MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
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。