千万级别以上的数据库如何去优化

第一优化你的sql和索引；

第二加缓存，memcached,redis；

第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；

第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；

第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；

第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；

mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高。

我google了一下大概有一下几个方法，

1.复制表结构及数据到新表

CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表

2.只复制表结构到新表

CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 WHERE 1=2

即:让WHERE条件不成立.

3.复制旧表的数据到新表(假设两个表结构一样)

INSERT INTO 新表 SELECT * FROM 旧表

4.复制旧表的数据到新表(假设两个表结构不一样)

INSERT INTO 新表(字段1,字段2,.......) SELECT 字段1,字段2,...... FROM 旧表

%开头的模糊查询是没有办法使用索引的，怎么优化都没有用。

一个建议，就是分析字段的含义，以及典型的查询需求，把这个字段拆分为多个独立字段，分别建立索引，这样查询才爽。例如你这个数据，看起来是‘年月日时分秒’的格式，可以把这些信息分散到年、月、日这样的字段里面，就可以模糊查询所有年度的【月】或者类似的复杂组合——需要模糊的内容不写在WHERE里面即可。

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