MySQL 对于大表（千万级），要怎么优化

提到优化，先要肯定出现的问题，是存储引擎选择问题，仍是sql语句使用问题（如：索引）亦或者是单一存储服务器对于千万级别的数据力不从心。
解决方法：
一、根据不一样业务选用不一样存储引擎，虽然通常状况下都优先选择InnoDB。

mysql两种存储引擎的区别:

     MyISAM                Innodb 

事物支持 ：   不支持                     支持 

锁的粒度：    table                      Row 

存储容量：    没有上限                   64TB 

哈希索引 ：   不支持                     支持 

全文索引：    支持                       不支持 

外键：        不支持                     支持 

二、分析sql语句的影响结果集。查慢查询日志，定位慢查询的sql语句，查看是否有锁定的sql操做。
三、分库，分表，分区（慎用分区，每每OLTP操做不适用分区，分区反倒会拖慢原有查询）
四、利用缓存或NoSql代替现有一些热点查询操做，减轻Mysql压力。
分库：
能够基于业务逻辑拆分，不一样业务分布在不一样服务器中，减小单一服务器压力
分表：
垂直分表和水平分表两种方式
垂直分表：将表中的一些频繁更新和非频繁更新的字段分开存放
水平分表，三种分表方式：
均等分表，哈希方式分表，优势是负载平均分布，缺点是当容量持续增长时扩荣不方便，须要从新分表，主键就很很差处理。
递增分表，好比每一千万数据开一个新表，优势是自适应强，缺点是数据负载不均衡，须要代码层额外处理。

时间分表，根据不一样的建立时间分表，适用于OLAP应用。

参照 http://my.oschina.net/ifeixiang/blog/339581