本篇文章给大家分享mysql大数据量处理，以及mysql如何做大数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简略信息一览：
mysql结构应该怎么设置才能保证大数据量不慢?
解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID-0+1磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快； 抛弃传统的硬盘，使用速度更快的闪存式存储设备。经过Discuz！公司技术工程的测试，使用闪存式存储设备可比传统硬盘速度高出6－10倍左右。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
query_cache -- 如果你的应用程序有大量读，而且没有应用程序级别的缓存，那么这很有用。不要把它设置太大了，因为想要维护它也需要不少开销，这会导致MySQL变慢。通常设置为 32-512Mb。设置完之后最好是跟踪一段时间，查看是否运行良好。在一定的负载压力下，如果缓存命中率太低了，就启用它。
实验 我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：执行一下脚本：现在执行以下 SQL 看看效果：...执行了 180s，感觉是非常慢了。
大数据量下的分页解决方法
1、RAM：查找的数据量过大，导致内存资源占用过多。如无where的SQL，select *的SQL，全表扫描等；频繁的update、insert都会影响内存，每次对SQL的解析都需要一定的时间和空间。***用绑定变量。Network：过多的DB连接，频繁的DB开关，跨库的关联，大量数据的导出，复杂的SQL等。
2、建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。 如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。 当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。
3、这个问题和是不是ajax加载的无关，纯html画出来的表格行多了也会卡。大数据量一般***用分页处理。在数据行不超过2w行的情况下如果不想分页建议***用分table的方式，每个table加载10-20行。
4、W数库EXCEL打开也有难度，建议导入CSV格式文件，或分多个文件。关于内存溢出，注意以下几点：1，分页分批从数据库里查询数据。2，注意变量的释放，特别是LIST和MAP之类的引用，如果定义成全局变量或静态变量就会很难释放。3，调大虚拟机内存大小。
mysql大数据量,行数多少与数据容量,哪个直接影响查询速度?
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降。事实上，这个传闻据说最早起源于百度。具体情况大概是这样的，当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现，当单表的量在 2000 万行量级的时候，SQL 操作的性能急剧下降，因此，结论由此而来。
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 ***，male、female几乎各一半，那么即使在***上建了索引也对查询效率起不了作用。
MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。
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，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
查1行，查10行，网络通讯都是占大部分时间，所以是10倍。但是，如果你一次查10w行，并不会比10w次1行快10w倍，因为大数据量查询本来就慢。延伸一下，以前我们做过一个优化，又来用这个case连续讲了4-5年。
mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。上MySQL 能承受的数据量的多少主要和数据表的结构有关，并不是一个固定的数值。
关于mysql大数据量处理和mysql如何做大数据分析的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mysql如何做大数据分析、mysql大数据量处理的信息别忘了在本站搜索。
