处理MySQL处理上亿级数据的方法（mysql上亿数据）

MySQL 的处理量越来越大，有时用户要处理上亿级的数据，这也成为MySQL 处理量最大的一个挑战。在处理这么多数据时，如何避免性能问题和系统崩溃以及MySQL 对上亿级数据处理的一些最佳实践，是用户关注的焦点。

首先，用户应该理解数据的规模，如果达到上亿级，必须采用分布式计算，比如Hadoop 或者Druid 等。MySQL 单台服务器难以完成多亿级处理，可以先让MySQL 作为源端数据，结合高级语言以及优化的脚本，将数据定期跑代到Hadoop 或者Druid 等大数据分析系统中，从而将MySQL 的庞大任务转交给它们，确保数据处理的及时性和精确性。

其次，正确使用SQL。当MySQL 处理上亿级数据时，使用 SQL 语句时，必须注意性能，要根据自己的情况，运用常用的优化方案，比如索引优化、查询优化等，让SQL 运行效率更高。另外，应尽可能避免使用全表扫描，减少临时表的使用，不必要的 JOIN、order by 和 distinct 也加大了MySQL 处理大数据的负担，应尽量用合适的方法尽量减少 SQL 的运行次数，考虑运行时间是否一定要用 SQL 完成也是一个切实可行的解决方案。

最后，设备升级。MySQL 无法在相同的设备上介入更多的处理量，在处理上亿级数据时，用户可能需要升级设备，比如增大内存，增加 CPU 核心，以提升数据处理的性能。

以上就是处理MySQL 处理上亿级数据的方法。需要牢记的是，首先要正确的认识自己的数据量，其次，正确的使用 SQL ，最后，升级设备，才能保证处理大量数据时的性能。