MySQL千萬級資料表優化思路

本文參考知乎問答整理：

喜歡這樣的論調：

mysql只做簡單的事情，千萬級的表，無論怎樣優化，同樣的sql，都沒有在十萬級的表中執行效率快；

因此，在設計千萬級的大表之前，要先問自己幾個問題

優化你的sql和索引；

加快取，memcached、redis；

做主從複製或主主複製，讀寫分離；可以在應用層做，效率高，也可以使用第三方工具，第三方工具推薦qihoo 360的atlas，其它的要麼效率不高，要麼沒人維護；

考慮使用mysql的分割槽表，分割槽表對應用是透明的，無需修改**，但是sql語句是需要針對分割槽表做優化的，需要在sql條件中帶上分割槽條件的列，以使查詢定位到少量的分割槽中，否則就會掃瞄全部分割槽；另外分割槽表還有一些坑，這裡就不多說了；

考慮對錶做垂直拆分，意思就是根據你應用模組的耦合度，將大的模組拆分為小的模組進行處理，即傳說中的「分布式應用」；ps：對某些業務而言，有些資料，用一次之後，再用到的可能性幾乎為零，這時候，完全可以將這些資料規整到一張表中做為歷史資料存放；

以上手段，都達到了無法再優化的時候，再考慮對錶做水平拆分；針對大資料量的表，這一步最麻煩，最能考驗技術水平，要選擇乙個合理的sharding key，為了更好的查詢效率，可能需要修改表結構，對某些資料做冗餘存放，此外應用也可能要修改，sql中盡量帶sharding key，將資料定位到限定的表中去查詢，而不是掃瞄全部的表。

MySQL千萬級資料表的優化實戰記錄

這裡先說明一下，網上很多人說阿里規定500w資料就要分庫分表。實際上，這個500w並不是定義死的，而是與mysql的配置以及機器的硬體有關。my為了提公升效能，會將表的索引裝載到記憶體中。但是當表的資料到達一定的量的時候，會導致記憶體無法儲存這些索引，無法儲存索引，就只能進行磁碟io，從而導致效能下...

千萬級別mysql資料表優化

第一優化你的sql和索引 第二加快取，memcached,redis 第三以上都做了後，還是慢，就做主從複製或主主複製，讀寫分離，可以在應用層做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推薦360的atlas,其它的要麼效率不高，要麼沒人維護 第四如果以上都做了還是慢，不要想著去做切分，mysql自帶分...

mysql千萬級資料大表該如何優化

1.資料的容量 1 3年內會大概多少條資料，每條資料大概多少位元組 2.資料項 是否有大字段，那些欄位的值是否經常被更新 3.資料查詢sql條件 哪些資料項的列名稱經常出現在where group by order by子句中等 4.資料更新類sql條件 有多少列經常出現update或delete ...