mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...
读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
可能你要问，这样看起来和刚才说的垂直分表没什么区别。只不过是否具备业务意义的差异，都是按字段的值来分表。实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。
当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。
mysql对于大量数据,怎么进行优化
1、查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
2、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。
3、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
4、对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
5、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
几种MySQL大量数据插入或修改的方法比较
使用扩展插入比一条条插入，文件大小要小很多，插入速度要快好几倍。使用mysqldump导出的文件默认是使用批量插入的方法，导出时可使用--skip-extended-insert？参数改为逐条插入。
方法一，从已有大数据表中检索大量数据插入到目标表里；方法二，编写存储过程，利用循环向数据表中插入大量的固定或有规律变化或随机变化的虚拟数据；方法三，通过应用程序端编程向目标表插入大量的数据，手法与方法二类似。
首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
本文就会对这些方法做一个比较我们遇到了什么问题在标准SQL里面，我们通常会写下如下的SQL insert语句。INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1)；很显然，在MYSQL中，这样的方式也是可行的。
Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。
4、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
5、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
6、如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。
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