利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题？
提问：如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：
1.数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；
2.数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；
3.数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等；
4.数据更新类SQL条件：有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中；
5.SQL量的统计比，如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？
6.预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？
7.表中的数据：更新为主的业务 还是 查询为主的业务
8.打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？
9.并发如何？
10.存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？
大致明白以上10个问题，至于如何设计此类的大表，应该什么都清楚了！
至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈
另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是，
索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，
以及调整一些参数值：sort_buffer_size,read_buffer_size,read_rnd_buffer_size,join_buffer_size
更多信息参见：
MySQL数据库服务器端核心参数详解和推荐配置
mysqlops.com/2011/10/26
您好，主要是检索某段时间内的模拟量值（select * from table where datatime between t1 and t2 ）,目前打算使用分表，分区的方式解决
不纸上谈兵，说一下我的思路以及我的解决，抛砖引玉了
我最近正在解决这个问题
我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w
每张表大概在10个columns左右
下面是我做的测试和对比
1.首先看engine,在大数据量情况下，在没有做分区的情况下
mysiam比innodb在只读的情况下，效率要高13％左右
2.在做了partition之后，你可以去读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化，对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化
在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％
在分区在不同的physical disk下，我分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。
另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你
3.表主要用来读还是写，其实这个问题是不充分的，应该这样问，你在写入的时候，同时并发的查询多么？我的问题还比较简单，因为mongodb的shredding支持不能，在crush之后，还是回到mysql，所以在通常情况下，9am－9pm，写入的情况很多，这个时候我会做一个view，view是基于最近被插入或者经常被查询的，通过做view来分离读取，就是说写是在table上的，读在进行逻辑判断前是在view上操作的
4做一些archive table，比如先对这些大表做很多已有的统计分析，然后通过已有的分析＋增量来解决
5如果你用mysiam，还有一个问题你要注意，如果你的.configure的时候，加了一个max index length参数的时候，当你的record数大于制定长度的时候，这个index会被disable
6
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。
导致节点插入时间非常慢的原因：
1、连接数据库的问题：建立连接和关闭连接的次数太多，导致IO访问次数太频繁。
2、应该使用批量插入和批量修改的方法，而不是有一条数据就进行插入，这样会导致访问数据库的实际特别的慢。
3、在建立库的时候要建立适当的索引：如主键、外键、唯一等，优化查询效率。
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。 但是，有些情况索引是不会起效的：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4、下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
8、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
12、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
建索引需要注意的地方：
1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
2、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
3、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
其他需要注意的地方：
1、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
2、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
3、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
4、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
5、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
6、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
7、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
8、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
9、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
10、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
11、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
12、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
13、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。
虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL数据库，但是如果你操作正确，它的性能还是会满足你的需求的。针对数据的不同操作，其优化方向也是不尽相同。对于数据移植，查询和插入等操作，可以从不同的方向去考虑。而在优化的时候还需要考虑其他相关操作是否会产生影响。就比如你可以通过创建索引提高查询性能，但是这会导致插入数据的时候因为要建立更新索引导致插入性能降低，你是否可以接受这一降低那。所以，对数据库的优化是要考虑多个方向，寻找一个折衷的最佳方案。
一：查询优化
1：创建索引。
最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万条记录之后，再创建索引大约话费了几十分钟的样子。
创建索引的弊端和场合。虽然创建索引可以很大程度上优化查询的速度，但是弊端也是很明显的。一个是在插入数据的时候，创建索引也需要消耗部分的时间，这就使得插入性能在一定程度上降低；另一个很明显的是数据文件变的更大。在列上创建索引的时候，每条索引的长度是和你创建列的时候制定的长度相同的。比如你创建varchar(100)，当你在该列上创建索引，那么索引的长度则是102字节，因为长度超过64字节则会额外增加2字节记录索引的长度。
从上图可以看到我在YCSB_KEY这一列(长度100)上创建了一个名字为index_ycsb_key的索引，每条索引长度都为102，想象一下当数据变的巨大无比的时候，索引的大小也是不可以小觑的。而且从这也可以看出，索引的长度和列类型的长度还不同，比如varchar它是变长的字符类型(请看MySQL数据类型分析)，实际存储长度是是实际字符的大小，但是索引却是你声明的长度的大小。你创建列的时候声明100字节，那么索引长度就是这个字节再加上2，它不管你实际存储是多大。
除了创建索引需要消耗时间，索引文件体积会变的越来越大之外，创建索引也需要看的你存储数据的特征。当你存储数据很大一部分都是重复记录，那这个时候创建索引是百害而无一利。请先查看MySQL索引介绍。所以，当很多数据重复的时候，索引带来的查询提升的效果是可以直接忽略的，但是这个时候你还要承受插入数据的时候创建索引带来的性能消耗。
2：缓存的配置。
在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端无法操作，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不同操作进行不断更新。通过其配置文件我们可以看到在MySQL中的缓存：
在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，所以当你设置的足够大，数据可以完全缓存到内存，速度就会非常之快。
但是，query cache也有它的弊端。当你对数据表做任何的更新操作(update/insert/delete)等操作，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，导致缓存数据全部失效。所以，当一个表格的更新数据表操作非常多的话，query cache是不会起到查询提升的性能，还会影响其他操作的性能。
3：slow_query_log分析。
其实对于查询性能提升，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。
当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间(long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就可以分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。可以通过创建各种索引，可以通过分表等操作。那为什么要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面我们就简单介绍。
4：分库分表
分库分表应该算是查询优化的杀手锏了。上述各种措施在数据量达到一定等级之后，能起到优化的作用已经不明显了。这个时候就必须对数据量进行分流。分流一般有分库与分表两种措施。而分表又有垂直切分与水平切分两种方式。下面我们就针对每一种方式简单介绍。
对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大的时候，操作系统对大文件的操作就会比较麻烦与耗时，而且有的操作系统就不支持大文件，所以这个时候就必须分表了。另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，B+树就会从层次和节点上比较多，当查询一个节点的时候可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。
所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。
二：数据转移
当数据量达到一定等级之后，那么移库将是一个非常慎重又危险的工作。在移库中保证前后数据的一致性，各种突发情况的处理，移库过程中数据的变迁，每一个都是一个非常困难的问题。
2.1：插入数据
待补充。。。
