mysql大数据怎么处理 mysql 大数据处理

数据库mysql中大数据量处理的问题

NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。

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由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。

第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。

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。

这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

你这个问题可以分成2个问题来解决建立索引首先把data_content_2邮件， data_content_帐号建立索引。

1、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。

2、对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照guan 方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

3、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。

4、使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。

5、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。

这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

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。

仔细阅读过guan 方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，guan 方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。

对于某些客户端，Lost connection to MySQL server during query如果通信数据包太大，也可能会出错。

1、使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

2、优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。

3、一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()；就能获得总记录数。

4、然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode“98000”临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区；然后考虑分表；然后考虑分库。

分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

解决方案将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。

1、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。

2、数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

3、由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。

4、仔细阅读过guan 方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，guan 方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。

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