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...1、读写分离 。尤其是写入，放在新表中 ， 定期进行同步 。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?1、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 。
2、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 。
【mysql存储大数据量字段 mysql大数据量怎么处理】3、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描 。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量 ， 但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择 。
4、关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂 。
5、你好，你可以根据条件去添加索引 ， 例如：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 。
如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法 。
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 。
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面 ， 基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
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 。
系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库 ， 这样就可以抗高并发 。
处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度_MySQL、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery 。
处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度（转） 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 。
使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX（），MIN（）和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显 。
\ 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 。
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 。
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 。
mysql单库负载过高的处理方式针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库 。
②实际解决方法是更换CPU 总结：根据正常的mysql使用，即使大量数据往来也不会造成CPU占用过高，目前推论应该是CPU比较过时的原因，治标不治本的临时解决方案 。
可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数，指的是总连接数 。那个 load average 就是系统平均负载，1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值 。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句 ， 优化数据库字段 ， 加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块 ， 水平切分等 。
通过这个命令我看到原来是有人恶意刷搜索，因为dedecms搜索后面调用搜索最高的词，导致很多人用工具刷这个，而且是定时有间隔的，所以将这个php程序改名跳转都方法解决了 。
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 。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句 ， 优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等 。
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