Mysql單表太大,性能受影響求指點

而是頻繁的增加，可以考慮定期（每周或者每日）把表中的數據復制到歷史表中，清空工作表的數據，這樣插入的效率能大大提高，但是查詢的時候需要在兩個表中進行查詢。

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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。

所謂的大表，對于數據庫來說，沒有絕對大小的限制，只要操作系統的硬盤、內存合適，表在一定范圍內大一點、小一點對性能影響不大。

mysql性能主要耗在表間查詢，如果沒有涉及多個表的操作，性能不會下降太多。在同一張表內的話，再多也是沒問題的。另外，表內也可以指定某字段為索引（創建時指定主鍵的話會自動創建索引）。這樣就可以加速了。

針對mysql，sqlserver等關系型數據庫單表數據過大的處理方式 如果不是阿里云的分布式數據庫 DRDS那種多機器集群方案的話：先考慮表分區 ；然后考慮分表 ；然后考慮分庫。

超詳細MySQL數據庫優化

1、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。

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、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。

性能測試如何確定數據庫是否是瓶頸

1、瓶頸分析 -- 通過show global status 的各個計數器的值基本上就能分析出當前瓶頸所在，再結合一些簡單的系統層面的監控工具如top iostat 就能明確瓶頸。整體性能是“讀”&“寫”之間的再平衡。

2、首先是確定典型業務，并發，時長。確定后各性能指標的曲線可以研究下，最不平穩的一般是最可能成為瓶頸的。

3、很有可能是服務器開始出現瓶頸 Hits per Second（每秒點擊次數）通過對查看“每秒點擊次數”，可以判斷系統是否穩定。系統點擊率下降通常表明服務器的響應速度在變慢，需進一步分析，發現系統瓶頸所在。

哪些因素會對mysql數據庫服務器性能造成影響

1、表存儲量，超過百萬，查詢效率會明顯降低。索引類型。

2、網絡性能和利用率將影響一般應用程序吞吐量。 檢查您是否達到了網絡帶寬限制。 如果受到網絡帶寬的限制，協議壓縮可以改善結果，但如果不是，則可能會使事情變得更糟。

3、網絡寬帶，磁盤IO，查詢速度都會影響到數據庫的性能。具體問題具體分析，舉例來說明為什么磁盤IO成瓶頸數據庫的性能急速下降了。為什么當磁盤IO成瓶頸之后， 數據庫的性能不是達到飽和的平衡狀態，而是急劇下降。

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