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mysql 数据分片 mysql数据库分片

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MySQL到底能支持多大的数据量(mysql多大数据量会影响性能)1、MySQL服务器的最大并发连接数是16384 。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些 。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置 。网络的带宽 。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显 。
2、曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降 。事实上，这个传闻据说最早起源于百度 。
3、MySQL22限制的表大小为4GB 。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节） 。
4、MySQL数据库支持的数据大小是非常大的，可以处理数十亿条记录 。Mysqli是PHP中的一个扩展库，用于连接和操作MySQL数据库 。Mysqli查询支持的数据大小取决于MySQL数据库的版本和配置 。
5、在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表 ， 一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度） 。
6、mysql的最大数据存储量没有最大限制 。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存 。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景1、我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
2、① mongodb不支持事务操作 。② mongodb占用空间过大 。③ 开发文档不是很完全，完善 。MySQL优缺点分析 优点：在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系 ， 成熟度很高 。
3、默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景 。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全 。
4、MongoDB MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式 ， 因此可以存储比较复杂的数据类型 。
Mysql单表太大,性能受影响求指点1、由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的 ， 而不是由MySQL内部限制决定的 。InnoDB存储引擎将InnoDB表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建 。
2、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 。
3、精确的表分区：要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！按天进行表分区 ， 实现大数据量下的高效查询 。
4、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大 。
如何为mysql分片集群设置片键高可用性：主服务器故障后可自动切换到后备服务器可伸缩性：可方便通过脚本增加DB服务器负载均衡：支持手动把某公司的数据请求切换到另外的服务器，可配置哪些公司的数据服务访问哪个服务器 需要选用一种方案满足以上需求 。
我们可以设定分配数据存储的规则 ， 通过在表中设置分片key设置分配的规则 。
为了实现分片，你必须向MongoDB指定使用哪个索引作为片键，然后MongoDB会根据你的设置将你的数据划分到有着相同片键的数据块（Chunk）中 。而后这些数据块将根据片键的大致顺序分散到副本集中 。
mysql的innodb数据库引擎详解innodb_buffer_pool_size：具体看，缓冲池中的数据库类型有：索引页、数据库页、undo页、插入缓存页（insert buffer）、自适应hash（adaptive hashindex）、innodb存储的锁信息（lock info）、数据字典信息（data dictionary） 。
Innodb引擎Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔 离级别这篇文章 。
在SQL查询中，可以自由地将InnoDB类型的表和其他MySQL的表类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计 。
mvcc（multi-Version Concurrency Control） ， 多版本并发控制，指维护一个数据的多个版本 ， 使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能，MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段，undo log日志、readView 。
Adaptive Hash index属性使得InnoDB更像是内存数据库 。
mysql数据库要放1亿条信息怎样分表?1、首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表 。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类 ， 拆分为多个表 。
2、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 。分表的分类 **纵向分表** 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表 。（所谓的本来 ， 是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的 。
【mysql 数据分片 mysql数据库分片】3、为什么要分表和分区日常开发中我们经常会遇到大表的情况 ， 所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表 。
4、分表 。可以按时间，或按一定的规则拆分 ， 做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可 。这是最有效的方法 2读写分离 。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步 。
5、最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G 。
6、mysql对数据库和表的大小都没有做限制，mysql是一个软件，每一个表都是一个独立的文件，大小要看具体操作系统对单个文件的限制 。因此，很大，一般不需要管它。

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