针对MySQL数据库中数据量不断增大的问题，本文提出了单表优化的建议，包括表分区、增加缓存、字段设计优化、索引策略、避免NoSQL场景的误用，以及在数据量进一步增大时的垂直和水平拆分。表分区能够减少查询扫描，缓存可以降低数据库访问，字段设计应避免过多字段和不合理数据类型，正确使用索引以提高查询效率。当单表优化无法满足需求时，可考虑垂直拆分和水平拆分，但要注意拆分带来的开发和运维复杂性。同时，文章鼓励读者关注作者以获取更多Java开发和架构设计的知识。
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，而大多数公司和开发人员是欠缺这种能力的。
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：
1.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。
2.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)；
3.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。
4.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；
5.索引优化
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