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mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

2021年08月11日6740百度已收录

个人的观点,这种大表的优化,不一定上来就要分库分表,因为表一旦被拆分,开发、运维的复杂度会直线上升,而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表,先考虑做单表的优化。

单表优化单表优化可以从这几个角度出发:

表分区:MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分区表需要在建表的需要加上分区参数,用户需要在建表的时候加上分区参数;分区表底层由多个物理子表组成,但是对于代码来说,分区表是透明的;SQL中的条件中最好能带上分区条件的列,这样可以定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区。

读写分离:最常用的优化手段,写主库读从库;

mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?  很大 优化 数据库 方案 数据 第1张

增加缓存:主要的思想就是减少对数据库的访问,缓存可以在整个架构中的很多地方,比如:数据库本身有就缓存,客户端缓存,数据库访问层对SQL语句的缓存,应用程序内的缓存,第三方缓存(如Redis等);

字段设计:单表不要有太多字段;VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间;尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME;避免使用NULL,可以通过设置默认值解决。

索引优化:索引不是越多越好,针对性地建立索引,索引会加速查询,但是对新增、修改、删除会造成一定的影响;值域很少的字段不适合建索引;尽量不用UNIQUE,不要设置外键,由程序保证;

SQL优化:尽量使用索引,也要保证不要因为错误的写法导致索引失效;比如:避免前导模糊查询,避免隐式转换,避免等号左边做函数运算,in中的元素不宜过多等等;

NoSQL:有一些场景,可以抛弃MySQL等关系型数据库,拥抱NoSQL;比如:统计类、日志类、弱结构化的数据;事务要求低的场景。

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表拆分数据量进一步增大的时候,就不得不考虑表拆分的问题了:

垂直拆分:垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表,拆分成多个字段较少的表;上文中也说过单表的字段不宜过多,如果初期的表结构设计的就很好,就不会有垂直拆分的问题了;一般来说,MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

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。水平拆分优点很明显,可以利用多台数据库服务器的资源,提高了系统的负载能力;缺点是逻辑会变得复杂,跨节点的数据关联性能差,维护难度大(特别是扩容的时候)。

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希望我的回答,能够帮助到你!我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。

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