海量數據庫解決方案？將整體內容分為兩部分，在第1部分中以影響數據讀取效率的所有要素為類別，對其各自的概念、原理、 特征、應用準則，以及表的結構特征、多樣化的索引類型、優(yōu)化器的內部作用、優(yōu)化器為各種結果

海量數據庫解決方案？

將整體內容分為兩部分，在第1部分中以影響數據讀取效率的所有要素為類別，對其各自的概念、原理、 特征、應用準則，以及表的結構特征、多樣化的索引類型、優(yōu)化器的內部作用、優(yōu)化器為各種結果制定的執(zhí)行計劃予以詳細說明，并以對優(yōu)化器的正確理解為基礎，提出對執(zhí)行計劃和執(zhí)行速度產生最大影響的索引構建戰(zhàn)略方案；在第2部分中主要介紹提高數據讀取效率的具體戰(zhàn)略方案，在這部分中介紹與數據讀取效率相關的局部范圍掃描的原理和具體應用方法，以及對被認為是提高數據庫使用效率基礎的表連接的所有類型予以詳細說明。

mysql表數據量太大，達到了1億多條數據，除了分庫分表之外，還有沒有其他的解決方式？

mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬的數據量(同時讀寫，且表中有大文本字段，單臺服務器)?，F在超過1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：

1 分表。可以按時間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢某一條數據庫，盡量在一個子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數據放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分離出來，成為獨立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL數據庫

4 優(yōu)化架構，或優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)表查詢，盡量不要用count(*)， in，遞歸等消耗性能的語句

5 用內存緩存，或在前端讀的時候，增加緩存數據庫。重復讀取時，直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法，基本幾臺服務器即可搞定，但是管理起來麻煩一些。

當然，如果整體數據量特別大的話，也不在乎投入費用的話，用集群吧，用TIDB吧