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(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫，表中有大文本字段，單服務(wù)器）。現(xiàn)在已經(jīng)超過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(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)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(shí)間或一定的規(guī)則進(jìn)行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個(gè)新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數(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

4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)，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(nèi)存緩存，或者在前端讀取時(shí)增加緩存數(shù)據(jù)庫。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，但是管理起來有點(diǎn)麻煩。

當(dāng)然，如果總體數(shù)據(jù)量特別大，并且您不關(guān)心投資成本，那么PostgreSQL的基本思想是將記錄集的行構(gòu)造成字典。例如，它有一個(gè)函數(shù)，row到JSON用于構(gòu)造JSON字典。假設(shè)表名是test，您可以：

或者剩下的是如何遍歷JSON字典以獲得具有最大值的鍵。例如，只需編寫一個(gè)函數(shù)。它也可以用于應(yīng)用層。您還可以使用JSON到記錄集。當(dāng)然，一般來說，比較中涉及的列數(shù)是確定的。例如，如果要比較（高度、寬度、長度），請(qǐng)使用“聯(lián)接”將它們逐個(gè)聯(lián)接到id，每個(gè)結(jié)果集都將成為由id、字段名和字段值兩列組成的結(jié)果集，然后合并為一個(gè)較大的結(jié)果集。其余的是基本的select max操作。以上都是基于PostgreSQL的。我說得很簡單，但沒有給出完整的結(jié)果。我們來看看思路。有一些想法如果沒有預(yù)備知識(shí)，也不容易只通過搜索引擎找到，不過，不建議你用百度。