解决MySQL大数据量存储问题（mysql数据量很大）

MySQL是一款流行的关系型数据库管理系统，它可以帮助人们轻松地处理大量数据。但是，随着数据量的不断增加，MySQL数据库也面临存储数据量大的问题。

首先，要解决MySQL大数据量存储问题，需要做的是优化MySQL数据库的性能。优化MySQL性能的具体技术包括：索引优化、SQL优化、缓存优化、存储优化和备份优化。可以通过创建索引和修改SQL语句来实现索引优化、可以使用不同的存储引擎来实现存储优化，可以使用redis来实现缓存优化，可以使用mysqldump和xtrabackup来实现备份优化。

其次，MySQL大数据量存储问题的另一个解决方法是垂直拆分。垂直拆分是指将单个表的若干字段拆分到不同的表中，减少表的数据容量，缓解MySQL的存储压力。例如，将原有user表中的id、sex、name四个字段拆分到两个表中，user_basic表中存储id和sex，user_name表中存储name。

最后，为了解决MySQL大数据量存储问题，可以采用分库分表的方式，即将数据库拆分成多个子库，每个子库中存储各自的表。例如将user表拆分到mult db1和mult db2，mult db1中存储user_basic表，mult db2中存储user_name表。

MySQL大数据量存储问题是一个比较复杂的问题，可以采取多种解决方法。本文提出了三种解决MySQL大数据量存储问题的方法：优化MySQL性能、采用垂直拆分以及采用分库分表的方式。这些方法，可以有效地减少服务器的存储压力，提高MySQL数据库的性能。