使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识【mysql 大数据量 mysql对大数据量的处理】1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的 ， 当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex ， male、female几乎各一半 ， 那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用 。
2、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
3、如果你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引 。
4、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 。
5、所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引 ， 每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引 。总索引长度为256字节 。
[MySQLFAQ]系列—大数据量时如何部署MySQLReplication从库1、我们通过打开服务的控制台，使用 mysql -h 1916100 -u 数据库名称 -p ， 进入主数据 。
2、如果从服务器的用户账户与主服务器的不同，你可能不想复制mysql数据库 。在这种情况下，应从归档中排除该数据库 。你也不需要在归档中包括任何日志文件或者master.info或relay-log.info文件 。
3、数据库采集传统企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据 。随着大数据时代的到来 ， Redis、MongoDB和HBase等NoSQL数据库也常用于数据的采集 。
4、主从数据库同步 可以参考如下： 概述 MySQL从215版本以后提供数据库复制（replication）功能，利用该功能可以实现两个数据库同步、主从模式、互相备份模式的功能 。
5、完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法 计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩 。
6、以下描述了如何快速设置MySQL同步服务器 。假设你打算同步全部的数据库 ， 并且之前没有设置过 。需要关闭master服务器以完成全部的步骤 。本章描述的过程可以用于一个slave的情况，也可以用于多个slave的情况 。
MySQL数据库千万级数据处理?只要索引合理 ， 数据量不算大 祝好运，望采纳 。
数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限 ， 在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈 。
方法有很多，建二级缓存，把用户登录和所在的表名缓存在一起，很轻松就定位到了 ， 还可以用分表策略，每个登录用户账号HASH一个值，做为表名的后缀，最多50个，都可以控制 。
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