mysql中in的數(shù)量過(guò)多如何處理？最好就多建個(gè)表吧，把in的數(shù)據(jù)存在表里，然后嵌套查詢(xún)mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？mysql在常規(guī)配置下，一

mysql中in的數(shù)量過(guò)多如何處理？

最好就多建個(gè)表吧，把in的數(shù)據(jù)存在表里，然后嵌套查詢(xún)

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

mysql在常規(guī)配置下，一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě)，且表中有大文本字段，單臺(tái)服務(wù)器)?，F(xiàn)在超過(guò)1億，并不斷增加的情況下，建議如下處理：

1 分表?？梢园磿r(shí)間，或按一定的規(guī)則拆分，做到查詢(xún)某一條數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法

2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中，定期同步

3 表的大文本字段分離出來(lái)，成為獨(dú)立的新表。大文本字段，可以使用NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4 優(yōu)化架構(gòu)，或優(yōu)化SQL查詢(xún)，避免聯(lián)表查詢(xún)，盡量不要用count(*)， in，遞歸等消耗性能的語(yǔ)句

5 用內(nèi)存緩存，或在前端讀的時(shí)候，增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

上面是低成本的管理方法，基本幾臺(tái)服務(wù)器即可搞定，但是管理起來(lái)麻煩一些。

當(dāng)然，如果整體數(shù)據(jù)量特別大的話，也不在乎投入費(fèi)用的話，用集群吧，用TIDB吧

mysql多表查詢(xún)中，表的數(shù)量很大而且查詢(xún)條件很多，加視圖的話可不可以提高查詢(xún)速度呢？

視圖的方式可以“簡(jiǎn)化”查詢(xún)邏輯，讓查詢(xún)看起來(lái)簡(jiǎn)單，但是如果多表查詢(xún)性能差，對(duì)于視圖的方式來(lái)說(shuō)，要排查性能瓶頸還是比較困難的。所以?xún)?yōu)化的本質(zhì)不會(huì)變，是基于資源的平衡，簡(jiǎn)化不能夠解決性能問(wèn)題。