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redis存放一百萬條數(shù)據(jù) mysql表數(shù)據(jù)量太大,達到了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?

mysql表數(shù)據(jù)量太大,達到了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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)放在redis中,并定期同步表3的大文本字段,將它們分隔成一個新的獨立表。對于較大的文本字段,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,或者在前端讀取時增加緩存數(shù)據(jù)庫。重復(fù)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(wù)器就可以做到,但是管理起來有點麻煩。

當(dāng)然,如果整體數(shù)據(jù)量特別大,我們也不在乎投資成本,那就用cluster和tidb吧

正如房東所說,分頁查詢在我們的實際應(yīng)用中非常普遍,也是最容易出現(xiàn)問題的查詢場景。例如,對于下面的簡單語句,通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上創(chuàng)建一個復(fù)合索引。這樣,條件排序可以有效地利用索引,性能得到快速提高。

如上例所示,當(dāng)limit子句變?yōu)椤發(fā)imit 100000,50”時,我們會發(fā)現(xiàn),如果只選擇了50條語句,為什么會變慢?

,所以我們會覺得很慢。

通常,在分頁查詢時,可以在上一頁中獲取數(shù)據(jù)標(biāo)志,以縮小查詢范圍,如時間。我們可以將上一頁的最長時間作為查詢條件的一部分。SQL可以優(yōu)化如下: