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1、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
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2、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。
3、解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
4、可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数，指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载，1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。
1、解决办法 ：mysql的配置my.ini文件中，有一项：wait_timeout， 即可设置睡眠连接超时秒数，如果某个连接超时，会被mysql自然终止。
2、然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降，以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线，现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。但问题还没有完全解决。
3、解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
4、进入mysql，’执行 show processlist； ‘，检查哪条SQL所执行的时间过长。将SQL进行优化。如第二步还无法解决请检查该SQL涉及的表是否有主键，主键是否有索引。mysql在配置文件中将tmp_table_size适当增长并重启mysqld。
1、mysql单库负载过高的处理方式如下：先限制Innodb的并发处理.如果innodb_thread_concurrency=0可以先改成16或是64看机器压力，如果非常大，先改成16让机器的压力下来，然后慢慢增达，适应自已的业务。
2、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。这个题目是我所经历过的，我做的是GPS应用，早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。
3、#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！ table_cache=1024 #物理内存越大，设置就越大。
4、可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数，指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载，1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。
1、Linux 进程通过 C 标准库中的内存分配函数 malloc 向系统申请内存，但是到真正与内核交互之间，其实还隔了一层，即内存分配管理器(memory allocator)。
2、Linux原生的内存库函数为ptmalloc，malloc/free调用过多时很容易产生锁热点。当多条 SQL 并发执行时，会最终触发os层面的spinlock，导致上述情形。
3、是设置为--interleave=nodes轮询分配方式，即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外。其他的方式就算其他NUMA节点上还有内 存剩余，Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程，而是采用SWAP的方式来获得内存。
4、MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
