mysql表數據量太大，達到了1億多條數據，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？在正常配置下，MySQL只能承載2000萬數據（同時讀寫，表中有大文本字段，單服務器）?，F在已經超過1億，而且還在

mysql表數據量太大，達到了1億多條數據，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬數據（同時讀寫，表中有大文本字段，單服務器）。現在已經超過1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時間或一定的規(guī)則進行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數據庫。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數據放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段，可以使用NoSQL數據庫

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

5使用內存緩存，或者在前端讀取時增加緩存數據庫。重復讀取時，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個服務器就可以做到，但是管理起來有點麻煩。

當然，如果總體數據量特別大，我不關心投資成本。讓我們使用集群和tidb

我將從子數據庫和子表存在的問題以及如何做到這一點來回答這個問題。。

沒有辦法避免這個問題，通常拆分SQL，使用多個查詢，然后使用結果分別檢查結果

！我們可以使用TCC編程模型來確保兩個事務可以正確提交，但這種代碼入侵方式相對較重！您還可以使用基于消息的數據一致性保證

！1. 使用多線程分別查詢多個節(jié)點，然后匯總

MySQL分庫分表之后，id主鍵如何處理？

子數據庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法，因為成本相對較高。

遇到數據庫瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡單的方法。對現有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個是考慮數據庫讀寫分離，這也是一個相對簡單的方法。在數據庫級配置中，系統(tǒng)級只需要調整獲取數據庫連接的邏輯即可。讀取數據時，可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數據時，僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數據緩存在緩存中，再次訪問時不再從數據庫檢索。通常，緩存層對系統(tǒng)是透明的，對系統(tǒng)本身沒有影響。但是，cache的引入也引入了相應的需要考慮的問題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術手段，就是改變需求。性能問題的原因是否不合理？還是要求太復雜？需求可以簡化嗎？這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后，考慮子數據庫和子表。優(yōu)先考慮子數據庫，因為它比子表簡單。將相應的表移動到新的數據庫中，并調整系統(tǒng)的邏輯以獲得數據庫連接。在這里，我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數據量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細表。橫切是按行切割。例如，一個有1億數據的表被分成10個有1000萬數據的表。這涉及到數據應該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后，可以對數據庫進行進一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務，應考慮如何保證分布式事務。理論上，2個，3個，帕克斯，帽子，底座。相應中間件的使用。

系統(tǒng)的設計和優(yōu)化不是模仿的問題，而是需要根據實際場景進行處理。

當數據庫扼住系統(tǒng)性能咽喉，直接分庫分表能解決嗎？

如果兩個或兩個以上的網站必須使用MySQL數據庫，這在技術上是可行的，而且實現非常簡單。我們只需要使用表前綴來區(qū)分哪些表由網站a使用，哪些表由網站B使用。但是，如果條件允許，不建議這樣做。原因包括但不限于以下幾點：1。以網站為單位增加備份工作的工作量，因為需要選擇網站對應的表進行備份。并對數據庫進行整體備份，其中包含所有網站表，造成不必要的數據冗余。

2. 數據庫文件很容易變大，影響執(zhí)行效率。導入和導出SQL轉儲文件時發(fā)生超時錯誤。（當然，有一種方法可以導入和導出大型庫文件，這需要技術。如果你不明白，問我）

3。增加被黑客攻擊的風險不利于網站安全。

我是杭州，中國書畫國際大學執(zhí)行校長。不會玩代碼的書畫家不是好校長