style="text-indent:2em;">各位老铁们好，相信很多人对mysql表太大怎么解决都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于mysql表太大怎么解决以及MySQL单表不建议过大的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，该如何优化呢
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MySQL数据库某张表近千万的数据，CRUD比较慢，如何优化？
说实话，这个数据量级，MySQL单库单表支撑起来完全没有问题的，所以首先还是考虑数据库本身的优化。
从上图可以看到，数据库优化通常可以通过以上几点来实现：
硬件升级：也就是花更多的钱，升级我们数据库硬件配置，包括CPU、内存、磁盘、网络等等，但是这个方案成本高，而且不一定能起到非常好的效果。数据库配置：修改数据库的配置，有可能让我们的CRUD操作变得更快，不过我也不建议大家把经历放在这一点上面；首先，数据库的配置通常由专业的DBA来负责；第二，大部分时候，默认的数据库配置在大多数情况下已经是最优配置了。对于开发人员来说，我们需要把注意力放在后面三点：
数据结构的优化，也就是表结构的优化数据类型的选择：选用合适的数据结构。什么叫做"合适的数据结构"，比如性别字段，M表示男F表示女，那么一个char(1)就足够了，如果存储人的年龄，那么就没有必要使用INT这么大范围的字段了；适当的拆分：千万不要试图把所有的字段放在一张表中，因为这会非常影响性能，通常一张表的字段最好不要超过30个；适当的冗余：如果一些常用的字段，可能会用在不同的维度，那么我们可以把这些字段设计在多张表中，因为这样可能会减少表关联；字段尽量设置成notNull，尽量带有默认值。SQL语句的优化优化SQL语句执行速度的方法有很多，比如：
尽量使用索引，尽量避免全表扫描，提高查询速度；当然你不能无限制地建立索引；维护索引也会影响性能，会降低DML操作的速度；注意SQL语句的书写，有一些错误的写法可能会导致索引失效；尽量避免在where子句中对字段进行Null值判断（当然我们在表设计中，直接建议不要有Null）；条件值多的情况下，尽量不要使用in和notin；select的时候，使用具体的字段代替*号避免返回大量数据，增加分页；减少数据库的访问我们可以通过增加本地缓存或分布式缓存的方式，将热点数据存储到缓存中，以减少数据库的访问；终极大招，如果是一个不合理的需求，我们可以拒绝做这个需求，这样也算是"减少了数据库访问"。说完了MySQL本身的优化，如果数据量进一步增大的话，我们还有什么优化的方案呢？
读写分离主库用于写，从库用于读，将读写分散在不同的数据库上，利用多台机器的资源，来提高数据库的可用性和性能。
分库分表如果数据持续增多，超过了单台MySQL的支撑上限，那么只能用【分库分表】这一招了；我们可以采用一定的路由规则，将数据保存到不同的数据库中。
当然，如果不是“迫不得已”，我是不太建议分库分表的，因为这样极大地增加了系统的复杂程度，并且会带来更多的问题需要开发人员解决。
以上就是常用的MySQL优化方案，如果是千万级数据量，优化MySQL本身即可。
会点代码的大叔|原创一个写代码的架构师，专注程序员的学习和成长，关注并私信我数字“1”，送你一份程序员大礼包。MySQL数据太大怎么办
数据太大，可以尝试最原始的方法，也就是分库分表，把数据集分别储存在不同的库以及不同的表中，这样可以缓解服务器的压力。
mysql表太大怎么解决
解决方法如下：
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的shardingkey,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带shardingkey，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
MYSQL数据库过大，无法导入怎么办
你说的是通过sql导入吧！一般由下面几种方法：
1、修改服务器上传文件限制，一般默认是2M2、直接把mysq/data下的文件拷到服务器上相应的地方3、分割sql文件，分批执行
OK，关于mysql表太大怎么解决和MySQL单表不建议过大的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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