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在老版本的MySQL 3.22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 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
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而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。
当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。
而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。
MySql 读写分离配置 MySQL是开源的关系型数据库系统。MySql 读写分离配置,主从同步复制(Replication)是从一台MySQL数据库服务器（主服务器master）复制数据到另一个服务器（从服务器slave）的一个进程。 MySql 读写分离配置 配置主服务器 (master) 1、编辑数据库配置文件my.cnf 或 my.ini （windows）,一般在/etc/目录下。 #vi /etc/my.cnf 在[mysqld]的下面加入下面代码： log-bin=mysql-bin server-id=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 sync_binlog=1 binlog-do-db=wordpress binlog_ignore_db=mysql server-id=1中的1可以任定义，只要是唯一的就行。 binlog-do-db=wordpress是表示只备份wordpress。 binlog_ignore_db=mysql表示忽略备份mysql。 不加binlog-do-db和binlog_ignore_db，那就表示备份全部数据库。 2、然后重启MySQL: #service mysqld restart 3、登录MySQL服务器。 #mysql -uroot -p MySql 读写分离其余配置 在主服务器新建一个用户赋予“REPLICATION SLAVE”的权限。你不需要再赋予其它的权限。在下面的命令，把X.X.X.X替换为从服务器的IP。 mysqlCREATE USER 'user'@ 'X.X.X.X' IDENTIFIED BY 'password'; mysqlGRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'user'@'X.X.X.X' IDENTIFIED BY 'password'; 4、执行以下命令锁定数据库以防止写入数据。 mysqlFLUSH TABLES WITH READ LOCK; 5、退出mysql命令行，导出数据库 #mysqldump -u root -p123456 --all-databases /root/all.sql 6、使用scp命令传输数据库文件all.sql到从服务器。 #scp /root/all.sql root@ :/root 7、再次连接数据库进入mysql命令行查看master状态。 mysqlSHOW MASTER STATUS; 请记下显示的信息，配置从服务器会用到。 +——————+———-+————–+——————+ | File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | +——————+———-+————–+——————+ | mysql-bin.000001| 253| dbispconfig | mysql | +——————+———-+————–+——————+ 1 row in set (0.00 sec) 8、解锁数据表。 mysqlUNLOCK TABLES; 配置从服务器 (slave) 登录从服务器。 1、导入主服务器的数据库。 #mysql -u root -p123456 /root/all.sql 2、编辑配置文件my.cnf,在[mysqld]下面加入： server-id=2 注：2可以自己定义，只要保证唯一的就行。 3、保存文件并重启mysqld。 #service mysqld restart 4、登录mysql服务器，执行以下命令。 mysqlCHANGE MASTER TO MASTER_HOST='X.X.X.X', MASTER_USER='user', MASTER_PASSWORD='password', MASTER_PORT=3306, MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001, MASTER_LOG_POS=253, MASTER_CONNECT_RETRY=10; 注： MASTER_HOST:主服务器的IP。 MASTER_USER：配置主服务器时建立的用户名 MASTER_PASSWORD：用户密码 MASTER_PORT：主服务器mysql端口，如果未曾修改，默认即可。 这里master_log_file和master_log_pos就是前面show master status的结果。 5、启动slave进程。 mysqlSTART SLAVE; mysqlSHOW SLAVE STATUS; 如果能查出一条记录 那么，配置成功 6、查看mysql的日志，一般在/var/log/目录下，如果启动成功，你应该会看到类似下面的日志。 091104 8:42:02 [Note] Slave I/O thread: connected to master ‘root@X.X.X.X:3306?, replication started in log ‘mysql-bin.000001? at position 98 现在主服务器和从服务器已经配置好了。另外你可能需要设置主服务器的数据库二进制日志的过期时间，可以在配置文件中使用参数expire_logs_days来设定。 java spring事务设置,方法头部设置 @Transactional(readOnly=true) java 连接 驱动 设置 jdbc.connection.driver=com.mysql.jdbc.ReplicationDriver jdbc.connection.url=jdbc:mysql:replication://192.168.202.190,192.168.202.190/job?useUnicode=truecharacterEncoding=utf-8 MySql 读写分离配置到此结束 资料来源：
一条语句没法实现的...
create table table2 select * from table1 order by id limit 1,100
create table table3 select * from table1 order by id limit 100,100
create table table4 select * from table1 order by id limit 200,100
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
1.打开Navicat操作面板,选择需要操作的数据库及数据库表
2.点击“导出向导”
3.在“导出向导”中选择导出表类型,这里选择SQL脚本文件,然后点击下一步
4.这里只有一个tags表,选中并在“导出到”栏目选择导出的存储路径,选择路径后,点击下一步
5.选择需要导出的字段,默认全部导出,点击下一步
mysql数据库分开导出 mysql是我们学习过程中经常要用到的数据库，与此同时，如何导出数据也是一个必须要学习的技能 工具/原料 mysql Navicat For MySql 连接数据库 1 双击打开Navicat,点击“连接”，在弹出框中输入连接名（连接名可随便定义