怎么处理mysql查询量大 怎么处理mysql查询量大的数据

mysql单表数据量过大,可以使用内存计算吗

您好,是的,MySQL单表数据量过大可以使用内存计算。在MySQL中,数据量过大时,可以使用内存计算来提高查询性能。内存计算可以把查询结果存储在内存中,从而提高查询性能。内存计算可以把查询结果存储在内存中,从而提高查询性能,减少查询时间,提升查询效率。此外,内存计算还可以减少磁盘I/O,从而提高系统性能。

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mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他的解决方式?

mysql在常规配置下,一般只能承受2000万的数据量(同时读写,且表中有大文本字段,单台服务器)。现在超过1亿,并不断增加的情况下,建议如下处理:

1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。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。大文本字段,可以使用NOSQL数据库

4优化架构,或优化SQL查询,避免联表查询,尽量不要用count(*),in,递归等消耗性能的语句

5用内存缓存,或在前端读的时候,增加缓存数据库。重复读取时,直接从缓存中读取。

上面是低成本的管理方法,基本几台服务器即可搞定,但是管理起来麻烦一些。

当然,如果整体数据量特别大的话,也不在乎投入费用的话,用集群吧,用TIDB吧

mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

个人的观点,这种大表的优化,不一定上来就要分库分表,因为表一旦被拆分,开发、运维的复杂度会直线上升,而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表,先考虑做单表的优化。

单表优化

单表优化可以从这几个角度出发:

表分区:MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分区表需要在建表的需要加上分区参数,用户需要在建表的时候加上分区参数;分区表底层由多个物理子表组成,但是对于代码来说,分区表是透明的;SQL中的条件中最好能带上分区条件的列,这样可以定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区。

读写分离:最常用的优化手段,写主库读从库;

增加缓存:主要的思想就是减少对数据库的访问,缓存可以在整个架构中的很多地方,比如:数据库本身有就缓存,客户端缓存,数据库访问层对SQL语句的缓存,应用程序内的缓存,第三方缓存(如Redis等);

字段设计:单表不要有太多字段;VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间;尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME;避免使用NULL,可以通过设置默认值解决。

索引优化:索引不是越多越好,针对性地建立索引,索引会加速查询,但是对新增、修改、删除会造成一定的影响;值域很少的字段不适合建索引;尽量不用UNIQUE,不要设置外键,由程序保证;

SQL优化:尽量使用索引,也要保证不要因为错误的写法导致索引失效;比如:避免前导模糊查询,避免隐式转换,避免等号左边做函数运算,in中的元素不宜过多等等;

NoSQL:有一些场景,可以抛弃MySQL等关系型数据库,拥抱NoSQL;比如:统计类、日志类、弱结构化的数据;事务要求低的场景。

表拆分

数据量进一步增大的时候,就不得不考虑表拆分的问题了:

垂直拆分:垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表,拆分成多个字段较少的表;上文中也说过单表的字段不宜过多,如果初期的表结构设计的就很好,就不会有垂直拆分的问题了;一般来说,MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

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。水平拆分优点很明显,可以利用多台数据库服务器的资源,提高了系统的负载能力;缺点是逻辑会变得复杂,跨节点的数据关联性能差,维护难度大(特别是扩容的时候)。

希望我的回答,能够帮助到你!我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解。


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