摘要：
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED，VARCHAR的长度只分配真正需要的空间，使用枚举或整数代替字符串类型，尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，单表不要有太多字段，建议在20以内 阅读全文
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED，VARCHAR的长度只分配真正需要的空间，使用枚举或整数代替字符串类型，尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，单表不要有太多字段，建议在20以内 阅读全文