MySQL 对于大表，要怎么优化

至少有3个方法

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1、大表拆成若干个表，缺点：程序方面需要修改。

2、大表做分区表，缺点：这个分区表的字段没有选择好，会影响性能。

3、大表定期，手动把不用的老数据导出到另外一张表，保持大表数据不会过多。

MySQL 对于千万级的大表要怎么优化

MySQL 对于千万级的大表的优化：

常用的优化sql----突出快字，使完成操作的时间最短

1、用索引提高效率：

2、选择有效率的表名顺序，及数据结构及字段；

3、使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表；

4、删除重复记；

5、过内部函数提高SQL效率；

......

读写分离-----操作不在一个表里完成

1、主数据库A，进行事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE）；

2、从数据库B，进行SELECT查询操作；

3、A复制到B，使数据保持一致性；

垂直划分 ------数据不存储在一个服务器里

按照功能划分，把数据分别放到不同的数据库和服务器。如博客功能的放到服务器A，储存文件放到服务器B；

水平划分------相同数据结构的数据不放在一张表里

把一个表的数据根据一定的规则划分到不同的数据库，两个数据库的表结构一样。

数据归档处理-----时间优先原则存储读取

将数据库中不经常使用的数据迁移至近线设备，将长期不使用的数据迁移至文件形式归档。这样，随着应用的需要，数据会在在线、近线和文件文档之间移动，如当应用需要访问很久以前的某些数据，它们的物理位置在近线设备，则会自动移动到在线设备。对用户的应用而言，这些都是透明的，就像所有数据都存放在在线设备一样，不会对数据库应用产生任何影响。

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法

优化方案：

主从同步+读写分离：

这个表在有设备条件的情况下，读写分离，这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高

纵向分表：

根据原则，每个表最多不要超过5个索引，纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表

通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）

把不常用的字段单独放在一张表;

把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;

经常组合查询的列放在一张表中;

缺点是：很多逻辑需要重写，带来很大的工作量。

利用表分区：

这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。

横向分表：

1000W条数据不少的，会带来一些运维压力，备份的时候，单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表，每个表有多少数据为准。

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