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(kù)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(wàn)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(guò)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(kù)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(wàn)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(guò)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(kù)。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(kù)

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(yǔ)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(kù)。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(lái)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，請(qǐng)使用cluster或tidb

感謝您的邀請(qǐng)。理論上，MySQL不會(huì)限制數(shù)據(jù)庫(kù)本身的容量。具體來(lái)說(shuō)，這取決于數(shù)據(jù)庫(kù)使用的存儲(chǔ)引擎。這里我們以MyISAM和InnoDB為例。MyISAM對(duì)其數(shù)據(jù)文件的大小沒有任何限制。文件的大小取決于操作系統(tǒng)對(duì)每個(gè)文件系統(tǒng)中單個(gè)文件大小的限制。InnoDB是不同的。MySQL將每個(gè)表空間的大小限制為64t。每個(gè)表空間可以有一個(gè)或多個(gè)文件。單個(gè)文件的大小也取決于操作系統(tǒng)，但同一表空間中所有文件的總數(shù)不能超過(guò)64t。