2020-10-31
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MySQL数据库数据量比较大的时候如何优化?
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
1、限定数据的范围： 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。；
2、读/写分离： 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
3、缓存： 使用MySQL的缓存，另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存；
还有就是通过分库分表的方式进行优化，主要有垂直分表和水平分表
4、垂直分区：
根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。
简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。
5、水平分区：
保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的 目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来 存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成 影响。
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