什么是大数据 mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果整体数据量特别大，而且你不在乎投资成本，可以使用cluster，使用tidb

大数据可以分为数据采集、数据分析和数据呈现。由于大数据使用的是非结构化数据，与传统的数据分析相比，它具有价值密度高、数据量大的特点，这就是传统的数据分析相当于走葡萄藤，而大数据分析相当于把这个领域描绘成一座监狱。

我们可以采取几种大数据的实际应用场景，比如商业营销。商家通过统一的数据标准，在平台上收集客户信息，分析客户偏好，制定有针对性的营销策略。这种模式在人工智能、物联网等各个行业的营销领域都非常普遍。这两方面的数据都是非结构化的，传统的数据分析方法无法有效地处理，只能借助大数据进行分析。

简而言之，大数据解决的问题不在任何领域，而是在每个领域。它在任何时刻都不会影响我们的生活，而是每时每刻。大数据仍然需要统一的数据标准来支撑。有待解决的具体问题和着陆方案仍在改进中。随着技术和时间的推移，大数据的应用越来越广泛，需要解决的问题也越来越多。可能的后续问题是哪些问题是大数据无法解决的。