mysql处理亿级别表

MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，为了应对亿级别表的处理，需要进行一些优化和策略制定。下面将介绍一些处理亿级别表的方法。

一、数据分区

CREATE TABLE user (id INT NOT NULL,name VARCHAR(30) NOT NULL,age INT NOT NULL) PARTITION BY LINEAR HASH(id) PARTITIONS 100;
    SELECT * FROM user WHERE id = 100;
    

对亿级别表进行数据分区，可以将数据按照某个规则分散到不同的表空间中，从而加快查询的速度。其中，LINEAR HASH表示使用哈希算法进行分区，PARTITIONS 100表示将数据分散到100个表空间当中。

二、索引优化

CREATE INDEX idx_user_age ON user (age);
    EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age = 20;
    

对亿级别表进行索引优化，可以提高查询速度。可以通过创建合适的索引，来使查询更加高效。其中，idx_user_age是一个基于年龄字段的索引，查询年龄为20的用户信息时，将会使用该索引进行查询。

三、数据分库

CREATE TABLE user (id INT NOT NULL,name VARCHAR(30) NOT NULL,age INT NOT NULL) ENGINE=INNODB;
    CREATE TABLE user_1 (id INT NOT NULL,name VARCHAR(30) NOT NULL,age INT NOT NULL) ENGINE=INNODB;
    CREATE TABLE user_2 (id INT NOT NULL,name VARCHAR(30) NOT NULL,age INT NOT NULL) ENGINE=INNODB;
    ...CREATE TABLE user_100 (id INT NOT NULL,name VARCHAR(30) NOT NULL,age INT NOT NULL) ENGINE=INNODB;
    INSERT INTO user_1 SELECT * FROM user WHERE id % 100 = 1;
    INSERT INTO user_2 SELECT * FROM user WHERE id % 100 = 2;
    INSERT INTO user_3 SELECT * FROM user WHERE id % 100 = 3;
    ...INSERT INTO user_100 SELECT * FROM user WHERE id % 100 = 100;
    

将亿级别表进行数据分库，可以将数据按照某些规则分散到不同的数据库中，从而减轻单个数据库的压力，提高查询速度。其中，将数据按id取模后分别插入到了100个不同的数据库表中。

以上三种方法，都是处理亿级别表时较为常用的方法，不同的表现会有不同的适应方案，需要根据实际情况进行选择。