MySQL 处理大数据表的 3 种方案，写的太好了，建议收藏！！

主要观点总结

本文主要介绍了针对大数据量情况下的数据库优化方案，包括社群加入、开源项目介绍、数据评估、性能优化等。

关键观点总结

关键观点1: 社群介绍和开源项目

介绍了一个可能对你有帮助的社群，并提到了两个开源项目，包括其功能和用途。

关键观点2: 数据评估

介绍了如何评估数据表体量，包括表容量、磁盘空间和实例容量的评估方法。

关键观点3: 性能问题原因

解释了单表数据量过大导致查询效率降低的根本原因，包括B+树结构层级变高和磁盘IO增加等问题。

关键观点4: 解决方案

提供了三种解决大数据量问题的方案，包括数据表分区、数据库分表和冷热数据归档，并详细解释了每种方案的原理、优缺点和适用场景。

关键观点5: 分区分表和归档的区别与联系

比较了分区和分表的区别和联系，以及归档的意义和过程。

关键观点6: 选型建议

提出了如何根据业务场景选择合适的优化方案的思路。

文章预览

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