mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

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。

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可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。

一般情况表的优化主要是索引，恰当的索引能加快查询的速度，当然索引的建立与表的主要用途有关，特别是表最频繁的操作是查询、添加、删除，查询是按哪些条件进行查询。

表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，需要把数据存放到多个不同的介质上。

很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

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...

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。

首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。

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。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

MySqlibdata1文件太大怎么缩小

无法自动收缩，必须数据导出，删除ibdata1，然后数据导入，比较麻烦，因此需要改为每个表单独的文件。解决方法：数据文件单独存放(共享表空间如何改为每个表独立的表空间文件)。

在MySQL 6版本以前，MySQL默认会把所有的innodb的表都放在同一个文件中(ibdata1)，当该文件过大的时候，MySQL容易出错，维护性能差。

在ibdata1文件中还需要存储 InnoDB 表数据&索引。

MySQL数据库千万级数据处理?

select count(1) from user where uid = 消息发送者idunion all select count(1) from user where uid = 消息接收者id当上面的语句返回结果等于2时，才能执行添加语句。

系统内有一只游戏日志表，每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引。也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。可以让单表 存储更多的数据 。

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

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