如何制定高效处理Mysql大型数据表的策略？

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场景：当我们的业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那就让我们一起解决这个问题。

问题：数据的插入、查询时长过长；后续业务需求的扩展；在表中新增字段；影响”。

场景：

当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题

• 数据的插入,查询时长较长
• 后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大
• 表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的

评估表数据体量

我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看

表容量：

表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一般对于OLTP的表，建议单表不要超过2000W行数据量，总大小15G以内。访问量：单表读写量在1600/s以内

查询行数据的方式： 我们一般查询表数据有多少数据时用到的经典sql语句如下：

• select count(*) from table
• select count(1) from table 但是当数据量过大的时候，这样的查询就可能会超时，所以我们要换一种查询方式

use 库名

show table status like '表名' ; 或 show table status like '表名'\G ;

上述方法不仅可以查询表的数据，还可以输出表的详细信息 , 加 \G 可以格式化输出。