Mysql の複数フィールドの大きなテーブルに対するいくつかの最適化方法の紹介

int varchar text フィールドを含む 30 個のフィールドを含むビッグ データ テーブルがあり、これらは毎日追加されます。よく検索されるフィールドは 10 個あります。 int  varchar text 字段都有，1000W+数据，每天都会增加，经常搜索的字段有10个，这个怎么优化？

请教了一个人，才得到差不多的答案，感觉这种问题有点假，现实中基本不会出这种问题吧？

优化方案：
主从同步+读写分离：
这个表在有设备条件的情况下，读写分离，这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高

纵向分表：
根据原则，每个表最多不要超过5个索引，纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表

通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）
把不常用的字段单独放在一张表;
把text，blob

ある人に相談したところ、似たような答えが返ってきましたが、このような質問は現実には基本的に起こりませんよね。

最適化計画:

マスター/スレーブ同期 + 読み取り/書き込み分離:
このテーブルは、機器の条件がある場合に読み取りと書き込みを分離できるため、多くの負荷が軽減され、データの安定性が向上します

垂直分割テーブル:
原則によれば、各テーブルには5つを超えるインデックスを持たせてはならず、フィールドを垂直に分割し、いくつかのフィールドを新しいテーブルに分割する必要があります

通常、次の原則に従って垂直分割を実行します: (最初にホットとコールドを区別します)このテーブルのデータ フィールド)

使用頻度の低いフィールドを別のテーブルに配置します。🎜text や blob などの大きなフィールドを添付のテーブルに分割します。🎜頻繁にそれらを結合します。 🎜🎜欠点は、多くのロジックを書き直す必要があり、多大な作業負荷がかかることです。 🎜🎜🎜テーブル パーティショニングを使用する: 🎜🎜これは、再書き込みロジックなどを必要としない、推奨されるソリューションです。テーブル パーティショニングは、同じディスク上の異なるフォルダーにテーブル データがあることと同等です。クエリ速度を大幅に向上させることができます。 🎜🎜🎜 水平テーブル分割: 🎜🎜 1000W のデータは非常に多く、バックアップの際に運用とメンテナンスに負担がかかります。そのため、単一のテーブルのバックアップには長い時間がかかるため、状況に応じて水平テーブル分割を実行できます。各テーブルにはどれくらいのデータが含まれているか? 🎜🎜何か間違っている点がありましたら、ご指摘ください、よろしくお願いします。 🎜

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