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...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 。
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 。
可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别 。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表 。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 。
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数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割 优势：降低高并发情况下，对于表的锁定 。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大 。
MySQL处理达到百万级数据时,如何优化首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度 。
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据 ， 避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制 。
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 。
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 。
mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?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、也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。
3、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录 ， 性能会很差 。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢 。
【mysql数据库占用内存太大 mysql数据太大怎么办】4、优化服务器性能，用RAID5（SAN） ， 加内存本身的升级，提高硬盘I/O性能 。数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表 。
