利用MySQL數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)問題？

照你的需求來看，可以有兩種方式，一種是分表，另一種是分區(qū) 首先是分表，就像你自己所說的，可以按月分表，可以按用戶ID分表等等，至于采用哪種方式分表，要看你的業(yè)務(wù)邏輯了，分表不好的地方就是查詢有時(shí)候需要跨多個(gè)表。 然后是分區(qū)，分區(qū)可以將表分離在若干不同的表空間上，用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表，給大表在物理一級(jí)的可管理性。將大表分割成較小的分區(qū)可以改善表的維護(hù)、備份、恢復(fù)、事務(wù)及查詢性能。分區(qū)的好處是分區(qū)的優(yōu)點(diǎn)： 1 增強(qiáng)可用性：如果表的一個(gè)分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用，表的其余好的分區(qū)仍然可以使用； 2 減少關(guān)閉時(shí)間：如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū)，那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù)，故能比整個(gè)大表修復(fù)花的時(shí)間更少； 3 維護(hù)輕松：如果需要重建表，獨(dú)立管理每個(gè)分區(qū)比管理單個(gè)大表要輕松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡I/O改善性能； 5 改善性能：對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行，可使運(yùn)行速度更快； 6 分區(qū)對用戶透明，最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。

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MySQL 如何存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)

行格式為Compact是如何存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的：

[vb]?view plain?copy

mysql?select?version();

+-----------+

|?version()?|

+-----------+

|?5.1.73????|

+-----------+

1?row?in?set?(0.01?sec)

mysql?show?table?status?like?'row'\G;

***************************?1.?row?***************************

Name:?row

Engine:?InnoDB

Version:?10

Row_format:?Compact

Rows:?1

Avg_row_length:?81920

Data_length:?81920

Max_data_length:?0

Index_length:?0

Data_free:?0

Auto_increment:?NULL

Create_time:?2017-01-04?21:46:02

Update_time:?NULL

Check_time:?NULL

Collation:?latin1_swedish_ci

Checksum:?NULL

Create_options:

Comment:

1?row?in?set?(0.00?sec)

我們建立一張測試表，插入數(shù)據(jù)：

[html]?view plain?copy

CREATE?TABLE?`row`?(

`content`?varchar(65532)?NOT?NULL?DEFAULT?''

)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=latin1

mysql?insert?into?row(content)?select?repeat('a',65532);

Query?OK,?1?row?affected?(0.03?sec)

Records:?1??Duplicates:?0??Warnings:?0

我們使用 py_innodb_page_info.py 工具來查看表中的頁分布：

[vb]?view plain?copy

[root@localhost?mysql]#?python?py_innodb_page_info.py?-v?com/row.ibd

page?offset?00000000,?page?type?File?Space?Header

page?offset?00000001,?page?type?Insert?Buffer?Bitmap

page?offset?00000002,?page?type?File?Segment?inode

page?offset?00000003,?page?type?B-tree?Node,?page?level?0000

page?offset?00000004,?page?type?Uncompressed?BLOB?Page

page?offset?00000005,?page?type?Uncompressed?BLOB?Page

page?offset?00000006,?page?type?Uncompressed?BLOB?Page

page?offset?00000007,?page?type?Uncompressed?BLOB?Page

Total?number?of?page:?8:

Insert?Buffer?Bitmap:?1

Uncompressed?BLOB?Page:?4

File?Space?Header:?1

B-tree?Node:?1

File?Segment?inode:?1

可以看出，第4頁的 B-tree Node, page level 0000 格式為數(shù)據(jù)頁，存放著MySQL的行數(shù)據(jù)。 Uncompressed BLOB Page 可以理解為MySQL存放大數(shù)據(jù)的地方，暫且叫作外部存儲(chǔ)頁。Compact格式?jīng)]有將大數(shù)據(jù)全部放在數(shù)據(jù)頁中，而是將一部分?jǐn)?shù)據(jù)放在了外部存儲(chǔ)頁中。那么，是全部數(shù)據(jù)在外部存儲(chǔ)頁中，還是一部分?jǐn)?shù)據(jù)。假如是一部分?jǐn)?shù)據(jù)，這一部分是多少呢？

我們使用 hexdump -Cv row.ibd 查看一下數(shù)據(jù)頁 B-tree Node, page level 0000 ，也就是第4頁：

[vb]?view plain?copy

3073?0000c000??8c?25?17?57?00?00?00?03??ff?ff?ff?ff?ff?ff?ff?ff??|.%.W....????????|

3074?0000c010??00?00?00?00?00?07?3a?b8??45?bf?00?00?00?00?00?00??|......:?E?......|

3075?0000c020??00?00?00?00?00?02?00?02??03?a6?80?03?00?00?00?00??|.........?......|

3076?0000c030??00?7f?00?05?00?00?00?01??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

3077?0000c040??00?00?00?00?00?00?00?00??00?13?00?00?00?02?00?00??|................|

3078?0000c050??00?02?00?f2?00?00?00?02??00?00?00?02?00?32?01?00??|...?.........2..|

3079?0000c060??02?00?1c?69?6e?66?69?6d??75?6d?00?02?00?0b?00?00??|...infimum......|

3080?0000c070??73?75?70?72?65?6d?75?6d??14?c3?00?00?10?ff?f1?00??|supremum.?...??.|

3081?0000c080??00?00?00?04?03?00?00?00??00?13?12?80?00?00?00?2d??|...............-|

3082?0000c090??01?10?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|..aaaaaaaaaaaaaa|

3083?0000c0a0??61?61?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|aaaaaaaaaaaaaaaa|

3084?0000c0b0??61?61?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|aaaaaaaaaaaaaaaa|

3085?0000c0c0??61?61?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|aaaaaaaaaaaaaaaa|

....

....

3128?0000c370??61?61?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|aaaaaaaaaaaaaaaa|

3129?0000c380??61?61?61?61?61?61?61?61??61?61?61?61?61?61?61?61??|aaaaaaaaaaaaaaaa|

3130?0000c390??61?61?00?00?00?02?00?00??00?04?00?00?00?26?00?00??|aa.............|

3131?0000c3a0??00?00?00?00?fc?fc?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|....??..........|

3132?0000c3b0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

3133?0000c3c0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

3134?0000c3d0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

...

...

4093?0000ffc0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

4094?0000ffd0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

4095?0000ffe0??00?00?00?00?00?00?00?00??00?00?00?00?00?00?00?00??|................|

4096?0000fff0??00?00?00?00?00?70?00?63??01?a1?6c?2b?00?07?3a?b8??|.....p.c.?l+..:?|

mysql數(shù)據(jù)庫要放1億條信息怎樣分表?

mysql數(shù)據(jù)庫對1億條數(shù)據(jù)的分表方法設(shè)計(jì)：

目前針對海量數(shù)據(jù)的優(yōu)化有兩種方法：

（1）垂直分割

優(yōu)勢：降低高并發(fā)情況下，對于表的鎖定。

不足：對于單表來說，隨著數(shù)據(jù)庫的記錄增多，讀寫壓力將進(jìn)一步增大。

（2）水平分割

如果單表的IO壓力大，可以考慮用水平分割，其原理就是通過hash算法，將一張表分為N多頁，并通過一個(gè)新的表（總表），記錄著每個(gè)頁的的位置。

假如一個(gè)門戶網(wǎng)站，它的數(shù)據(jù)庫表已經(jīng)達(dá)到了1億條記錄，那么此時(shí)如果通過select去查詢，必定會(huì)效率低下（不做索引的前提下）。為了降低單表的讀寫IO壓力，通過水平分割，將這個(gè)表分成10個(gè)頁，同時(shí)生成一個(gè)總表，記錄各個(gè)頁的信息，那么假如我查詢一條id=100的記錄，它不再需要全表掃描，而是通過總表找到該記錄在哪個(gè)對應(yīng)的頁上，然后再去相應(yīng)的頁做檢索，這樣就降低了IO壓力。