mysql怎么擴容 mysql字段擴容

Mysql某個表有近千萬數據,CRUD比較慢,如何優化?

優化服務器性能，用RAID5（SAN），加內存本身的升級，提高硬盤I/O性能。數據庫總體性能優化：數據表最好能拆成小表。

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假如沒有索引的話，explain會顯示返回查詢全表的數據自然會很慢了。假如用到了索引的話，可以快速的找到需要查詢的區間里的數據，往往需要查詢的數據量是全表的1/100，1/1000，那么這時候花費的時間就是1/100，1/1000了。

最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數據庫的select查詢語句的相關優化方法。

你好，你可以根據條件去添加索引，例如：所有mysql索引列類型都可以被索引，對來相關類使用索引可以提高select查詢性能，根據mysql索引數，可以是最大索引與最小索引，每種存儲引擎對每個表的至少支持16的索引。

個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優化。

1、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。

2、也就是“大表拆小表”，基于列字段進行的。一般是表中的字段較多，將不常用的，數據較大，長度較長（比如text類型字段）的拆分到“擴展表“。

3、優化數據結構，每張數據表字段4-5個，加上索引。還可以將不同的種類的數據存入不同的數據庫。減少單個數據庫的壓力。寫入數據只是存的問題，問題在于讀取數據會變慢。建議使用緩存memcache，redis在向你招收哦。

4、最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數據庫的select查詢語句的相關優化方法。

5、數據庫總體性能優化：數據表最好能拆成小表。

1、“在mysql中，每個數據庫最多可創建20億個表，一個表允許定義1024列，每行的最大長度為8092字節(不包括文本和圖像類型的長度)。

2、MySQL 限制的表大小為4GB。由于在MySQL 中使用了MyISAM 存儲引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 – 1字節）。

3、在老版本的MySQL 22中，MySQL的單表限大小為4GB，當時的MySQL的存儲引擎還是ISAM存儲引擎。但是，當出現MyISAM存儲引擎之后，也就是從MySQL 23開始，MySQL單表最大限制就已經擴大到了64PB了（guan 方文檔顯示）。

4、mysql的最大數據存儲量沒有最大限制。最多也就是單字段的長度有限制，那跟字段的數據類型有關，而對于數據表的大小一般不要超過2G，超過了效率會比較慢，建議分開多表存。

1、MySQL數據庫的線上環境安裝，我建議采取編譯安裝，這樣性能會較大的提升。

2、案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。那時不了解索引，一條簡單的“根據用戶名搜索全部回答的sql“需要執行半分鐘左右，完全滿足不了正常的使用。

3、從外在條件來說，優化mysql涉及優化硬件、優化磁盤、優化操作系統、選擇應用編程接口等。優化硬件如果你需要龐大的數據庫表(2G)，你應該考慮使用64位的硬件結構，像Alpha、Sparc或即將推出的IA64。

4、數據庫設計是基礎，數據庫優化是建立在設計基礎之上的。好的數據庫一定擁有好的設計。數據庫設計的目標是為用戶和各種應用系統提供一個信息基礎設施和高效的運行環境。

5、HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協助MySQL優化器的工作，使她生成最優的執行計劃。一般來說，優化器的執行計劃都是最優化的，不過在某些特定場景下，執行計劃可能不是最優化。

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