百万级数据量，千万级数据量是多少，海量数据的优化方案

百万级数据量，千万级数据量是多少？

这里的百万级，千万级，针对数据库，指的是表的数据条数。有时也指并发事务量。

海量数据的优化方案

Note：具体优化要结合自身的业务特性

百万级：

这个数据量基本上大家都经历过，也能感知一些性能问题显露出来了，这个阶段的优化几乎是最重要的，因为到后期千万级，甚至亿级别的阶段，数据库几乎无法动弹，可调整性很低。下面主要以字段，索引，sql 编写三方面优化：

字段选择优化
索引设计优化：空间换时间的优化策略，基本上根据业务需求设计好索引，足以应付百万级的数据量
查询语句优化

千万级：

到了这个阶段的数据量，数据本身已经有很大的价值了，数据除了满足常规业务需求外，还会有一些数据分析的需求。而这个时候数据可变动性不高，基本上不会考虑修改原有结构，一般会考虑从分区，分表，分库三方面做优化：

分区：根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分，是一种水平划分
分表：
分表分水平分表和垂直分表。

水平分表即拆分成数据结构相同的各个小表，如拆分成 table1, table2...，从而缓解数据库读写压力。

垂直分表即将一些字段分出去形成一个新表，各个表数据结构不相同，可以优化高并发下锁表的情况。

可想而知，分表的话，程序的逻辑是需要做修改的，所以，一般是在项目初期时，预见到大数据量的情况，才会考虑分表。后期阶段不建议分表，成本很大。
分库：
分库一般是主从模式，一个数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点多个数据库，主库负责写操作，从库负责读操作，从而达到主从分离，高可用，数据备份等优化目的。

当然，主从模式也会有一些缺陷，主从同步延迟，binlog 文件太大导致的问题等等

参考：MySQL 不同数据量的优化方案

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