100g的数据，MySQL上如何搞定（100g用mysql行吗）

随着互联网应用的不断发展，数据量也不断增加。在MySQL上处理100g的数据似乎听起来很困难，但是有许多技巧和优化可以使这个问题变得容易一些。

一、MySQL的优化配置

MySQL的优化配置是处理大数据量的关键。以下是一些重要的MySQL配置参数，可以根据需求进行调整：

innodb_buffer_pool_size=***M
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
max_allowed_packet=***M
key_buffer_size=***M
sort_buffer_size=***M
tmp_table_size=***M

innodb_buffer_pool_size是MySQL用来缓存表和索引的内存缓存池大小。可以根据机器内存设置该值。但是要注意，将值设置太高也会对系统产生负面影响。

innodb_flush_log_at_trx_commit是innodb持久性控制。此参数值为0，表示MySQL不会同步到硬盘，而是将日志写入缓存中。这样可以提高性能，但是会增加数据丢失的可能性。

max_allowed_packet是MySQL通讯缓存的最大大小，如果要完成较大的查询或插入操作，就需要将这个值调大。

key_buffer_size是MySQL查询时用于缓存索引文件的内存池大小。可以根据表索引大小来设置。

sort_buffer_size和tmp_table_size是用于排序和临时表的内存池大小。这些参数是用来优化查询性能的。

二、数据表的分区和索引重建

分区是通过将单个大表拆成多个小表来处理大数据的一种方法。在MySQL中，可以通过Range分区和List分区实现这种分区方法。对于数据表的查询性能也有很大的性能提高。

索引重建也是一个非常重要的方法，可以帮助MySQL更好地处理大数据。例如，可以考虑创建唯一约束索引和非唯一索引。这样做可以加速查询，从而减少数据处理所需的时间。

ALTER TABLE table_name add UNIQUE INDEX `index_name` (`column_name`)
ALTER TABLE table_name add INDEX `index_name` (`column_name`)

三、使用独立的服务器

如果您的数据量非常大，那么可能需要考虑使用独立的服务器来处理。一个独立的服务器可以实现更好的性能和更高的可靠性。

在大数据量情况下，服务器选择非常重要。您应该选择一台服务器，它具有良好的硬件规格，例如多个CPU和更大的内存。此外，也要考虑网络传输速度和带宽。如果数据需要经常被传输，那么您需要确保服务器和客户端之间的网络带宽和传输速度足够快。

四、使用分布式MySQL集群

分布式MySQL集群是另一种处理大数据的方法。分布式MySQL集群是将MySQL数据库分散在多个服务器上，以实现更高的性能和更大的灵活性。每个服务器有自己的数据副本，以保障数据的可靠性。此外，一个分布式MySQL集群可以使用不同的分片策略，例如按照时间、类别或地理位置进行分片。

对于这种方法，需要使用sharding工具完成。sharding工具可以自动分割数据分布到不同的MySQL服务器上，并进行数据同步。这样就可以实现更高的性能和更高的可靠性。

ALTER TABLE `table_name` ENGINE=MyISAM PARTITION BY RANGE (col_name) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (200),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (300),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (500),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (1000));

以上是处理100g的数据时MySQL的一些优化技术和方法。无论是优化配置参数、分表、索引重建，还是使用独立服务器或分布式MySQL集群，这些技术都将帮助数据处理变得更加容易和高效。