mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？在正常配置下，MySQL只能承載2000萬(wàn)數(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫(xiě)，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)1億，而且還在

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬(wàn)數(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫(xiě)，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時(shí)間或一定的規(guī)則進(jìn)行拆分，以便盡可能地查詢(xún)子表中的數(shù)據(jù)庫(kù)。這是最有效的方法。特別是寫(xiě)，放入一個(gè)新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫(xiě)入的數(shù)據(jù)放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個(gè)新的獨(dú)立表。對(duì)于較大的文本字段，可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)，或者優(yōu)化SQL查詢(xún)，避免聯(lián)合表查詢(xún)，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語(yǔ)句

5使用內(nèi)存緩存，或者在前端讀取時(shí)增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個(gè)服務(wù)器就可以做到，但是管理起來(lái)有點(diǎn)麻煩。

當(dāng)然，如果總體數(shù)據(jù)量特別大，我們不關(guān)心投資成本，可以使用cluster，也可以使用tidb

當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的數(shù)據(jù)量可以預(yù)測(cè)到非常大，或者已經(jīng)有大量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們應(yīng)該選擇子表或分區(qū)（即使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)）解決數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)的性能問(wèn)題。如果單機(jī)的CPU能承受并發(fā)的站點(diǎn)數(shù)，就應(yīng)該選擇分表的方式，因?yàn)榉直肀容^簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，當(dāng)涉及多表連接時(shí)，分區(qū)不能直接使用join。但是如果并發(fā)站點(diǎn)的數(shù)量太大，那么訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)疑需要多個(gè)cpu。此時(shí)，我們需要選擇分區(qū)方法。