当前位置:Gxlcms > 数据库问题 > 如何处理MySQL每月5亿的数据

如何处理MySQL每月5亿的数据

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:19人阅读

第一阶段:
1,一定要正确设计索引
2,一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描)
3,一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询
4,一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库
5,每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力

第二阶段:

1,采用分表技术(大表分小表)

a)垂直分表:将部分字段分离出来,设计成分表,根据主表的主键关联
b)水平分表:将相同字段表中的记录按照某种Hash算法进行拆分多个分表

2,采用mysql分区技术(必须5.1版以上,此技术完全能够对抗Oracle),与水平分表有点类似,但是它是在逻辑层进行的水平分表

第三阶段(服务器方面):

1,采用memcached之类的内存对象缓存系统,减少数据库读取操作
2,采用主从数据库设计,分离数据库的读写压力
3,采用Squid之类的代理服务器和Web缓存服务器技术

PS:由于篇幅问题,我只简单说一些基本概念,其实里面每个知识点关系到的内容都很多。特别是第一阶段,很多工作几年的程序员,都不能完全理解。我觉得要真正理解索引,最好的办法就是在1000W-亿级以上的数据,进行测试SQL语句,再结合 explain 命令进行查看SQL语句索引情况。

如何处理MySQL每月5亿的数据

标签:水平   ora   ext   memcached   结合   oracle   主从   pre   对象   

人气教程排行