mysql大数据怎么分片存储 mysql大数据怎么分片存储文件

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题？

照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。

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MySQL 如何存储大数据

行格式为Compact是如何存储大数据的：

[vb] view plain copy

mysql select version();

+-----------+

| version() |

+-----------+

| 5.1.73    |

+-----------+

1 row in set (0.01 sec)

mysql show table status like 'row'\G;

*************************** 1. row ***************************

Name: row

Engine: InnoDB

Version: 10

Row_format: Compact

Rows: 1

Avg_row_length: 81920

Data_length: 81920

Max_data_length: 0

Index_length: 0

Data_free: 0

Auto_increment: NULL

Create_time: 2017-01-04 21:46:02

Update_time: NULL

Check_time: NULL

Collation: latin1_swedish_ci

Checksum: NULL

Create_options:

Comment:

1 row in set (0.00 sec)

我们建立一张测试表，插入数据：

[html] view plain copy

CREATE TABLE `row` (

`content` varchar(65532) NOT NULL DEFAULT ''

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

mysql insert into row(content) select repeat('a',65532);

Query OK, 1 row affected (0.03 sec)

Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

我们使用 py_innodb_page_info.py 工具来查看表中的页分布：

[vb] view plain copy

[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v com/row.ibd

page offset 00000000, page type File Space Header

page offset 00000001, page type Insert Buffer Bitmap

page offset 00000002, page type File Segment inode

page offset 00000003, page type B-tree Node, page level 0000

page offset 00000004, page type Uncompressed BLOB Page

page offset 00000005, page type Uncompressed BLOB Page

page offset 00000006, page type Uncompressed BLOB Page

page offset 00000007, page type Uncompressed BLOB Page

Total number of page: 8:

Insert Buffer Bitmap: 1

Uncompressed BLOB Page: 4

File Space Header: 1

B-tree Node: 1

File Segment inode: 1

可以看出，第4页的 B-tree Node, page level 0000 格式为数据页，存放着MySQL的行数据。 Uncompressed BLOB Page 可以理解为MySQL存放大数据的地方，暂且叫作外部存储页。Compact格式没有将大数据全部放在数据页中，而是将一部分数据放在了外部存储页中。那么，是全部数据在外部存储页中，还是一部分数据。假如是一部分数据，这一部分是多少呢？

我们使用 hexdump -Cv row.ibd 查看一下数据页 B-tree Node, page level 0000 ，也就是第4页：

[vb] view plain copy

3073 0000c000  8c 25 17 57 00 00 00 03  ff ff ff ff ff ff ff ff  |.%.W....????????|

3074 0000c010  00 00 00 00 00 07 3a b8  45 bf 00 00 00 00 00 00  |......:?E?......|

3075 0000c020  00 00 00 00 00 02 00 02  03 a6 80 03 00 00 00 00  |.........?......|

3076 0000c030  00 7f 00 05 00 00 00 01  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

3077 0000c040  00 00 00 00 00 00 00 00  00 13 00 00 00 02 00 00  |................|

3078 0000c050  00 02 00 f2 00 00 00 02  00 00 00 02 00 32 01 00  |...?.........2..|

3079 0000c060  02 00 1c 69 6e 66 69 6d  75 6d 00 02 00 0b 00 00  |...infimum......|

3080 0000c070  73 75 70 72 65 6d 75 6d  14 c3 00 00 10 ff f1 00  |supremum.?...??.|

3081 0000c080  00 00 00 04 03 00 00 00  00 13 12 80 00 00 00 2d  |...............-|

3082 0000c090  01 10 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |..aaaaaaaaaaaaaa|

3083 0000c0a0  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|

3084 0000c0b0  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|

3085 0000c0c0  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|

....

....

3128 0000c370  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|

3129 0000c380  61 61 61 61 61 61 61 61  61 61 61 61 61 61 61 61  |aaaaaaaaaaaaaaaa|

3130 0000c390  61 61 00 00 00 02 00 00  00 04 00 00 00 26 00 00  |aa.............|

3131 0000c3a0  00 00 00 00 fc fc 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |....??..........|

3132 0000c3b0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

3133 0000c3c0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

3134 0000c3d0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

...

...

4093 0000ffc0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

4094 0000ffd0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

4095 0000ffe0  00 00 00 00 00 00 00 00  00 00 00 00 00 00 00 00  |................|

4096 0000fff0  00 00 00 00 00 70 00 63  01 a1 6c 2b 00 07 3a b8  |.....p.c.?l+..:?|

mysql数据库要放1亿条信息怎样分表?

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：

目前针对海量数据的优化有两种方法：

（1）垂直分割

优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。

不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

（2）水平分割

如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。