mysql单表数据超过5g,数据条数1亿条如何优化?
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当 MySQL 单表数据超过 5GB,数据条数达到 1 亿条时,性能可能会显著下降。为了优化查询和操作效率,可以采取以下策略:
1. 分区表(Partitioning)分区表将大表拆分为多个小表,每个分区可以独立存储和查询,从而提高性能。
实现方式CREATE TABLE large_table (
id INT NOT NULL,
created_at DATETIME,
data VARCHAR(255)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(created_at)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
); 优点减少单表数据量,提高查询效率。支持按分区删除数据,提升删除性能。适用场景数据有明显的时间或范围特征(如按年、月分区)。2. 索引优化合理的索引可以显著提高查询性能,但过多的索引会影响写入性能。
实现方式单列索引:CREATE INDEX idx_column ON large_table(column_name);复合索引:
CREATE INDEX idx_multi_column ON large_table(column1, column2);注意事项避免在低选择性列(如性别)上创建索引。定期分析查询语句,确保索引被有效使用。3. 分库分表
当单表数据量过大时,可以将数据拆分到多个数据库或表中。
实现方式垂直分表:将不常用的列拆分到另一张表。水平分表:按某种规则(如用户 ID 取模)将数据拆分到多张表。优点减少单表数据量,提升查询和写...点击查看剩余70%
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