mysql表数据量（mysql表数据量大怎么优化）

本篇目录：

1、mysql如何查看哪些表数据量比较大_MySQL2、mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...3、mysql返回数据量超过全表的30%4、mysql数据库最大能支持多少并发量(mysql的最大并发数据量是多少)5、mysql数据库可以存储多少数据量6、mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

mysql如何查看哪些表数据量比较大_MySQL

在mysql的information_schema下有存储数据库基本信息的数据字典表，可以通过查询tables表来获得所需要的表相关信息。

SELECT COUNT(*)，表class，表fg FROM 表1，表2 WHERE 表name=表fn GROUP BY 2，3 执行吧，肯定是你的结果，语句还有许多写法，理论上速度都是一样的，提高速度的关键方法是索引。

查询整个mysql数据库，整个库的大小；单位转换为MB。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。

mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他...

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。

当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

mysql返回数据量超过全表的30%

1、in查询操作，查询字段在第一个字段时 ，使用索引，查询字段在第二个字段时，不使用索引（not in在表中的查询数量大于30%的时候是全表扫描的，用不到索引。所以没有可以优化的。

2、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。

3、用LIMIT关键字。查询超过最大允许返回条数mysql用LIMIT关键字，限制查询结果返回的条数。 LIMIT是 MySQL中的一个特殊关键字，用于指定查询结果从哪条记录开始显示，一共显示多少条记录。

4、不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。 数据库知识 大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。

mysql数据库最大能支持多少并发量(mysql的最大并发数据量是多少)

1、有的，默认100最大。不过可以通过修改配置文件来增大的。

2、由于在MySQL 23 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。

3、早期版本是这样说的：mysql每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。SQL Server对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。

4、如果只是内容文字的话，基本上50M到100M左右就足够了，即时你更新的速度很快的话，也能用很长时间的。

5、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。

6、mysql的最大连接数默认是100，这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。

mysql数据库可以存储多少数据量

1、在老版本的MySQL 22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。

2、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）。

3、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。

mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。

表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，需要把数据存放到多个不同的介质上。

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。

在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

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