本文目录一览：
- 1、mysql大数据量，行数多少与数据容量，哪个直接影响查询速度？
- 2、利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题？
- 3、怎么对MySQL数据库操作大数据
- 4、一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」
mysql大数据量，行数多少与数据容量，哪个直接影响查询速度？
首先mysql作为传统关系型数据库，并不适合大数据量的查询，一般来说，如果数据行数达到千万价格，查询的速度会有明显的下降。
影响查询速度的原因可以有很多，比如是否在常用字段上建立了索引，还有是否支持并发等等。
利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题？
照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。
怎么对MySQL数据库操作大数据
我们经常会遇到操作一张大表，发现操作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。
仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。
两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务。
一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」
在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。
一、基础规范
二、库表设计
问题：使用VARCHAR(5) 和VARCHAR(200) 存储’hello’的磁盘空间开销是一样的,使用更短的列表有什么优势吗？
更大的定义列会消耗更多的内存，因为MySQL通常会分配固定大小的内存块来保存内部值,尤其是使用内存临时表进行排序或操作时会特别糟糕
三、索引设计
基本规则：索引不是越多越好，能不添加的索引尽量不要添加，过多的索引会严重降低数据插入和更新的效率，并带来更多的读写冲突和死锁！
示例：假设在表tab中id建立了索引
四、SQL优化
示例：
字段： code varchar(50) NOT NULL COMENT ‘编码’ #code上建立了索引
SELECT id,name,addr from tab_name where code=10001; 不会使用索引
SELECT id,name,addr from tab_name where code='10001'; 会使用索引
Select * from table limit 10000,10；
LIMIT原理：
Limit 10000,10 偏移量越大则越慢
Select * from table WHERE id=23423 limit 11; #10+1 (每页10条)
Select * from table WHERE id=23434 limit 11;
Select * from table WHERE id = ( select id from table limit 10000,1 ) limit 10;
Select * from table INNER JOIN (SELECT id from table limit 10000,10) USING(id)
最后说明：
上述规范是多年MySQL数据库使用的经验总结，希望能给大家带来一些启发和帮助！
