MySQL数据库千万级数据处理?【几千万数据量 查询和更新 几千万数据mysql】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 。
系统内有一只游戏日志表 ， 每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据 。
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 。
经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in （str） 很快 ， 基本还是0秒 。如果这样，千万级的数据 ， mysql应该也很容易应付 。
mysql千万或者上亿的数据怎么设计数据库1、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 。
2、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 。
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、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 。
5、最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G 。
MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化1、这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除 。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询，他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍 。
2、数据千万级别之多 ， 占用的存储空间也比较大 ， 可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上 。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较 ， 这就导致用更多的时间 。
3、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 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100 ， 1/1000了 。
4、设置 my.cnf 中的long-query-time 和log-slow-queries 记录服务器那些SQL执行速度比较慢 根据上述情况查看对对应的SQL语句进行优化 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 。
5、使用慢查询日志去发现慢查询 。使用执行计划去判断查询是否正常运行 。总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化 。避免在整个表上使用count（*） ， 它可能锁住整张表 。
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