Mysql MERGE分表对大数据量的处理

本文探讨了在面临大数据量时如何通过MySQL的MERGE分表来解决数据库性能瓶颈。通过对比分区表、普通索引表和MERGE分表的性能,指出MERGE分表能有效减少查询时的数据扫描量,提高查询效率。在插入和查询操作中,MERGE表允许将多个子表联合成一个整体,并在插入时自动分配到合适的子表,从而提高处理大量数据的能力。

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对于大数据量的处理,始终也是没接触过,这几天数据库接近2000万,有要蹦的危险,在网上找了几种方法,但是感觉最实质性的问题是用分表的方法解决数据库瓶颈问题,

网上有为网友说他6G的数据单靠所以就能解决, 我想他的这种方法只对单个ID 进行查询也许可以,对多条件查询也是容易卡死,

一共进行3种测试

       1, 索引,数据库引擎,编码,各种优化,基本上也没什么优化的了,

             现在创建3种表进行测试

            test1 表为 分区表结构

            test2 表为 普通索引表结构

           test3 表为   merge分表结构

 

       2,通过建立表分区进行优化

               表分区是Mysql提出的一种概念,意图解决Mysql大数据量存储瓶颈问题,这种方法试了下,

             我的方法是建一张表,然后按月分成12个分区

              ,

              注意: Mysql的表分区字段必须放在主键里,要不会报错

           

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