MySQL如何高效存储1亿数据mysql一亿数据怎么存

一、MySQL如何高效存储1亿数据mysql一亿数据怎么存

MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统。随着数据量的不断增大，如何高效地存储1亿条数据，成为了MySQL用户普遍面临的问题。本文将介绍针对大数据存储优化的方法。

数据库设计是存储海量数据的根本。在设计数据库时，需要考虑以下几个方面：

（1）合理的数据结构：选择合适的数据类型，如使用整型代替字符串类型等。

（2）建立适当的索引：索引可以提高查询效率和速度。但是，建立索引需要权衡查询和插入的性能。

（3）拆分表：根据业务逻辑和数据特征，将一个大表拆分成多个小表。这样可以减少锁表和查询的冲突。

MySQL支持多种数据库引擎，如MyISAM、InnoDB、Memory等。这些引擎各有特点，如InnoDB适合处理高并发、大数据量的插入和更新操作；而MyISAM适合处理查询操作等。在存储海量数据时，需要根据业务需求选择合适的引擎。

分库分表是 MySQL存储海量数据的最佳实践之一。在分库分表之前，需要确定分片键。分片键可以是数字、日期、地理位置等一些具备天然分片属性的字段，方便水平拆分和负载均衡。

当一次性存入1亿条数据时，单条SQL操作会出现大量的I/O瓶颈和锁表等问题。此时，可以采用批量操作的方式，即使用LOAD DATA INFILE命令，将数据写入临时表中，然后在一次性INSERT到目标表中。临时表可以使用MEMORY引擎，提高性能。

SQL优化是在MySQL存储海量数据时，提高效率的必要措施。SQL优化具体包括以下几个方面：

（1）优化查询语句：尽量避免在where子句中对字段进行函数运算，以及对字段进行类型转换处理。

（2）优化索引使用：索引是数据库建表的重要一环，正确使用索引可以加快查询速度。

（3）合理使用分区表：分区是MySQL5.1和以上版本支持的功能，可以将单表数据分拆到多个磁盘上，提高磁盘读写的效率。

（4）避免死锁：死锁会导致系统宕机。在数据库操作时，需要加入良好的事务控制，避免死锁的产生。

存储海量数据时，MySQL需要做好数据库设计、选择合适的引擎；需要进行分库分表、批量操作、SQL优化等操作。只有充分的优化，才能高效地存储1亿条数据，并实现快速、稳定地查询和操作。

二、mysql存储引擎类型有哪些

使用这个存储引擎，每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。

（1）frm文件：存储表的定义数据

（2）MYD文件：存放表具体记录的数据

frm和MYI可以存放在不同的目录下。MYI文件用来存储索引，但仅保存记录所在页的指针，索引的结构是B+树结构。下面这张图就是MYI文件保存的机制：

从这张图可以发现，这个存储引擎通过MYI的B+树结构来查找记录页，再根据记录页查找记录。并且支持全文索引、B树索引和数据压缩。

这种方式的优点在于存储速度非常快，容易发生缓存，而且表发生损坏后也容易修复。缺点是占空间。这也是默认的存储格式。

优点是节省空间，但是一旦出错恢复起来比较麻烦。

上面说到支持数据压缩，说明肯定也支持这个格式。在数据文件发生错误时候，可以使用check table工具来检查，而且还可以使用repair table工具来恢复。

有一个重要的特点那就是不支持事务，但是这也意味着他的存储速度更快，如果你的读写操作允许有错误数据的话，只是追求速度，可以选择这个存储引擎。

InnoDB是默认的数据库存储引擎，他的主要特点有：

（1）可以通过自动增长列，方法是auto_increment。

（2）支持事务。默认的事务隔离级别为可重复度，通过MVCC（并发版本控制）来实现的。

（3）使用的锁粒度为行级锁，可以支持更高的并发；

（4）支持外键约束；外键约束其实降低了表的查询速度，但是增加了表之间的耦合度。

（5）配合一些热备工具可以支持在线热备份；

（6）在InnoDB中存在着缓冲管理，通过缓冲池，将索引和数据全部缓存起来，加快查询的速度；

（7）对于InnoDB类型的表，其数据的物理组织形式是聚簇表。所有的数据按照主键来组织。数据和索引放在一块，都位于B+数的叶子节点上；

当然InnoDB的存储表和索引也有下面两种形式：

（1）使用共享表空间存储：所有的表和索引存放在同一个表空间中。

（2）使用多表空间存储：表结构放在frm文件，数据和索引放在IBD文件中。分区表的话，每个分区对应单独的IBD文件，分区表的定义可以查看我的其他文章。使用分区表的好处在于提升查询效率。

对于InnoDB来说，最大的特点在于支持事务。但是这是以损失效率来换取的。

将数据存在内存，为了提高数据的访问速度，每一个表实际上和一个磁盘文件关联。文件是frm。

（1）支持的数据类型有限制，比如：不支持TEXT和BLOB类型，对于字符串类型的数据，只支持固定长度的行，VARCHAR会被自动存储为CHAR类型；

（2）支持的锁粒度为表级锁。所以，在访问量比较大时，表级锁会成为MEMORY存储引擎的瓶颈；

（3）由于数据是存放在内存中，一旦服务器出现故障，数据都会丢失；

（4）查询的时候，如果有用到临时表，而且临时表中有BLOB，TEXT类型的字段，那么这个临时表就会转化为MyISAM类型的表，性能会急剧降低；

（6）如果一个内部表很大，会转化为磁盘表。

在这里只是给出3个常见的存储引擎。使用哪一种引擎需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求，使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能

三、Mysql数据库3种存储引擎有什么区别

Mysql数据库3种存储（MyISAM、MEMORY、InnoDB）引擎区别：

1、Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。MEMORY、InnoDB不是默认存储引擎。

2、InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

Mysql数据库3种存储（MyISAM、MEMORY、InnoDB）区别对比：

它不支持事务，也不支持外键，尤其是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表。

数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分配IO，获取更快的速度。要指定数据文件和索引文件的路径，需要在创建表的时候通过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY语句指定，文件路径需要使用绝对路径。

memory使用存在内存中的内容来创建表。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm。MEMORY类型的表访问非常快，因为它到数据是放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务器关闭，表中的数据就会丢失，但表还会继续存在。

默认情况下，memory数据表使用散列索引，利用这种索引进行“相等比较”非常快，但是对“范围比较”的速度就慢多了。因此，散列索引值适合使用在"="和"<=>"的操作符中，不适合使用在"<"或">"操作符中，也同样不适合用在order by字句里。如果确实要使用"<"或">"或betwen操作符，可以使用btree索引来加快速度。

存储在MEMORY数据表里的数据行使用的是长度不变的格式，因此加快处理速度，这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型。VARCHAR是一种长度可变的类型，但因为它在MySQL内部当作长度固定不变的CHAR类型，所以可以使用。

InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

InnoDB表的自动增长列可以手工插入，但是插入的如果是空或0，则实际插入到则是自动增长后到值。可以通过"ALTER TABLE...AUTO_INCREMENT=n;"语句强制设置自动增长值的起始值，默认为1，但是该强制到默认值是保存在内存中，数据库重启后该值将会丢失。

可以使用LAST_INSERT_ID()查询当前线程最后插入记录使用的值。如果一次插入多条记录，那么返回的是第一条记录使用的自动增长值。对于InnoDB表，自动增长列必须是索引。如果是组合索引，也必须是组合索引的第一列，但是对于MyISAM表，自动增长列可以是组合索引的其他列，这样插入记录后，自动增长列是按照组合索引到前面几列排序后递增的。

MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB，在创建外键的时候，父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候也会自动创建对应的索引。