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而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。
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读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。
mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。这样就可以加速了。
针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。
1、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。
2、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
3、MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
1、瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在，再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。整体性能是“读”&“写”之间的再平衡。
2、首先是确定典型业务，并发，时长。确定后各性能指标的曲线可以研究下，最不平稳的一般是最可能成为瓶颈的。
3、很有可能是服务器开始出现瓶颈 Hits per Second（每秒点击次数）通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。
1、表存储量，超过百万，查询效率会明显降低。索引类型。
2、网络性能和利用率将影响一般应用程序吞吐量。 检查您是否达到了网络带宽限制。 如果受到网络带宽的限制，协议压缩可以改善结果，但如果不是，则可能会使事情变得更糟。
3、网络宽带，磁盘IO，查询速度都会影响到数据库的性能。具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。为什么当磁盘IO成瓶颈之后， 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。