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针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。
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备库不能提供读服务，资源浪费 基于主从复制(单点写)方案 前面讨论的两种方案分别依赖于底层的共享存储和磁盘复制技术，来解决MYSQL服务器单点和磁盘单点的问题。
②实际解决方法是更换CPU 总结：根据正常的mysql使用，即使大量数据往来也不会造成CPU占用过高，目前推论应该是CPU比较过时的原因，治标不治本的临时解决方案。
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。
仔细阅读过guan 方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，guan 方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。
1、mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3、负载均衡。负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是内容分发网络。
4、建立索引 首先把data_content_2邮件， data_content_帐号建立索引。
