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1、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。
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2、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
3、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。
1、大数据量下的分页解决方法：要看你的数据存储是用的什么数据库了。常用的有mysql，sqlserver，oracle。没种数据库进行分页的SQL语句不同。做大数据分页都是无刷新的技术，这里我们选择ajax来实现。
2、方法使用 主键索引 进行关联查询 方法每次记录当前页的 最后一条id ，作为下一页的查询条件 正常情况下没有人会翻到几千页，我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题，如：百度、谷歌。
3、模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。我们给每次只能翻100页、超过一百页的需要重新加载后面的100页。
4、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
5、难怪搜索引擎抓取我们页面的时候经常会报超时，像这种分页最大的页码页显然这种时 间是无法忍受的。
6、大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。
1、所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。
2、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
3、W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。
1、实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。
2、水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
3、也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。
4、可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。
5、mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割 优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。
1、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
2、方法使用 主键索引 进行关联查询 方法每次记录当前页的 最后一条id ，作为下一页的查询条件 正常情况下没有人会翻到几千页，我们可以通过限制可以翻页的数量解决这个问题，如：百度、谷歌。
3、然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。