处理 mysql 数据库容积猛增的思路：竖直拓展：提升表结构（应用适宜表种类、检索、分区）、缩小数据（应用 lz4 算法）。水平扩展：分块（切分大型表到多个子表）、拷贝（建立团本派发载入负荷）、派发查看（应用中间件或代理路由查看）。别的提升：定期清理、调节缓冲池尺寸、优化查询、应用云服务（给予自动扩展功能）。
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解决 MySQL 数据库容积猛增解决方案
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随着数据的不断增长，MySQL 数据库可能面临严重的容量考验，造成性能下降和易用性难题。为了解决这一问题，可以用下列对策：
竖直拓展：
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提升表结构：应用适宜的表种类（如 InnoDB）、检索和分区来降低内存空间和提升查看效率。
缩小数据：应用 LZ4 或其它压缩算法来减少信息量，从而节省内存空间。
水平扩展：
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分块：将大型表水平分割成多个较小的子表，每个子表存放不同数据范围。这有利于分布负载并提升查看特性。
拷贝：创建数据库团本，将载入负荷分发到多个节点，同时把载入操作保留在主节点上。
派发查看：应用中间件或代理将查看路由到有着统计数据的差异数据库节点。别的改善措施：
定期清理：消除不必要数据，如过期日志和临时表，以释放内存空间。
调节缓冲池尺寸：提升缓冲池尺寸能够缓存更多的数据，从而降低硬盘 I/O 操作并提升查看特性。
优化查询：应用检索、限定子句和联合来优化查询，尽量减少所需的 I/O 操作。
应用云服务：考虑使用云服务，如 Amazon Aurora 或 Microsoft Azure SQL Database，他们给予自动扩展和容量管理作用。
通过实施这种对策，可以有效的解决 MySQL 数据库中的海量数据，进而提高性能、可用性和扩展性。 本文来自zvvq
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