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使用MySQL存储大数据的技巧和要点。

2023-06-09 18:09:21 深夜i -- --

MySQL 大数据存储

在大数据时代，海量数据的存储和处理已成为一项重要的挑战。MySQL数据库是最流行的关系型数据库之一，在大数据的存储和管理方面也发挥着重要的作用。本文将介绍使用MySQL存储大数据的技巧和要点。

1. 分区表

当数据量较大时，我们可以将数据按照某个字段（如时间）进行分区，将数据分拆到不同的数据表中，以减少单个表的数据量。MySQL 5.1及以上版本支持分区表功能，可以通过在创建表时指定分区策略来实现。

以下是创建按时间分区的例子：


CREATE TABLE mytable (
  id INT(11) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  data BLOB,
  PRIMARY KEY (id, created_at)
) PARTITION BY RANGE(TO_DAYS(created_at)) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2007-01-01')),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2008-01-01')),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2009-01-01')),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-01-01')),
  PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

2. 压缩表

大数据量的存储会占用大量的磁盘空间，为此我们可以使用MySQL提供的压缩表功能。在创建表时添加`ROW_FORMAT=COMPRESSED`即可开启压缩表功能。压缩表会使用压缩算法对数据进行压缩，以减少数据的存储空间。

以下是创建压缩表的例子：


CREATE TABLE mytable (
  id INT(11) NOT NULL,
  data TEXT,
  PRIMARY KEY (id)
) ROW_FORMAT=COMPRESSED;

3. MyISAM引擎

对于存储大数据量的表，使用MyISAM引擎可以提高查询效率。MyISAM引擎采用表格锁定而不是行锁定，可以降低锁定的代价。此外，MyISAM引擎支持全文索引，对于文本检索场景有较好的支持。

以下是创建使用MyISAM引擎的例子：


CREATE TABLE mytable (
  id INT(11) NOT NULL,
  data TEXT,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=MyISAM;

综上所述，我们可以通过分区表、压缩表和MyISAM引擎等技巧和要点，来为存储大数据提供更好的支持和保障。

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