MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，而随着大数据时代的到来，MySQL的应用范围也在不断扩大。在进行MySQL大数据设计时，需要注意以下三个关键点：

1. 分区设计

在处理大数据时，MySQL中的表可能会变得非常大，导致性能下降。为了避免这种情况，可以对表进行分区设计，将数据分散到不同的分区中。这可以提高查询性能以及数据的可扩展性。下面是一个MySQL分区设计的示例代码：

CREATE TABLE mytable (
  id INT NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (id, created_at)
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(created_at)) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2018-01-01')),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2019-01-01')),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2020-01-01')),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

2. 数据库索引设计

在处理大数据时，查询通常是最耗费时间的操作。因此，在MySQL大数据设计中，需要重视数据库索引设计。索引可以加速查询，减少CPU资源的消耗。但是，如果索引过多或者过于频繁地更新索引，会对系统性能造成负担。可以通过以下代码创建索引：

CREATE INDEX myindex ON mytable (column1, column2);

3. 冗余设计

在处理大数据时，数据的完整性和可靠性都是非常重要的。因此，在MySQL大数据设计中，需要进行冗余设计，即将重要的数据备份多份存储。这可以提高数据的可恢复性和可用性。下面是一个MySQL冗余设计的示例代码：

INSERT INTO mytable2 (SELECT * FROM mytable);

综上所述，MySQL的广泛使用和大数据时代的到来，需要对MySQL的大数据设计进行重视。分区设计、数据库索引设计和冗余设计是三个关键点，需要在实际应用中进行深入探讨和优化。

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