mysql大数据存储
① Mysql到底能支持多大的数据量
MySQL 3.22 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 3.23 中使用了MyISAM 存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 – 1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。
InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建。这样，表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区，从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。
(1)mysql大数据存储扩展阅读
MySQL数据库中，数据量越来越大的优化方案：
单表优化可以从这几个角度出发：
1、表分区
MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的。
SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。
2、增加缓存
主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方；比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）。
② mysql数据存储过程
MySQL字符串连接使用CONCAT函数,示例如下：
③ MYSQL 是什么干嘛用的
MySQL ：是数据库的一种，添加数据、存储数据、查询数据，
④ 利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题
照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。
⑤ hdfs和mysql有什么区别大数据离线数据存储在mysql还是hdfs比较好
这区别可大了，不是一个概念。mysql是传统的关系型数据库。hdfs是nosql hadoop的存储方式。hdfs是分布式的自带高可用存储，文件格式跟mysql的存储引擎不一样。大数据离线存储，当然是hdfs更合适
⑥ mysql的最大数据存储量是多少
mysql的最大数据存储量没有最大限制。
最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。
上MySQL 能承受的数据量的多少主要和数据表的结构有关，并不是一个固定的数值。表的结构简单，则能承受的数据量相对比结构复杂时大些。
据D.V.B 团队以及Cmshelp 团队做CMS 系统评测时的结果来看，MySQL单表大约在2千万条记录（4G）下能够良好运行，经过数据库的优化后5千万条记录（10G）下运行良好。
(6)mysql大数据存储扩展阅读
由于MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。
MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
⑦ mysql 大数据量该怎么存储和维护
可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区 首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。 然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点： 1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用； 2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少； 3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多； 4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能； 5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快； 6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。
⑧ mysql数据库可以存储多少数据量
在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。当表中定义有varchar、nvarchar或varbinary类型列时，如果向表中插入的数据行超过8092字节时将导致Transact-SQL语句失败，并产生错误信息。SQL
Server对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间1048516TB，所以一个表可用的最大空间为1048516TB减去数据库类系统表和其它数据库对象所占用的空间。
⑨ MySQL 如何存储大数据
行格式为Compact是如何存储大数据的：
[vb]view plain
mysql>selectversion();
+-----------+
|version()|
+-----------+
|5.1.73|
+-----------+
1rowinset(0.01sec)
mysql>showtablestatuslike'row'G;
***************************1.row***************************
Name:row
Engine:InnoDB
Version:10
Row_format:Compact
Rows:1
Avg_row_length:81920
Data_length:81920
Max_data_length:0
Index_length:0
Data_free:0
Auto_increment:NULL
Create_time:2017-01-0421:46:02
Update_time:NULL
Check_time:NULL
Collation:latin1_swedish_ci
Checksum:NULL
Create_options:
Comment:
1rowinset(0.00sec)
CREATETABLE`row`(
`content`varchar(65532)NOTNULLDEFAULT''
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=latin1
mysql>insertintorow(content)selectrepeat('a',65532);
QueryOK,1rowaffected(0.03sec)
Records:1Duplicates:0Warnings:0
[root@localhostmysql]#pythonpy_innodb_page_info.py-vcom/row.ibd
pageoffset00000000,pagetype<FileSpaceHeader>
pageoffset00000001,pagetype<InsertBufferBitmap>
pageoffset00000002,pagetype<FileSegmentinode>
pageoffset00000003,pagetype<B-treeNode>,pagelevel<0000>
pageoffset00000004,pagetype<UncompressedBLOBPage>
pageoffset00000005,pagetype<UncompressedBLOBPage>
pageoffset00000006,pagetype<UncompressedBLOBPage>
pageoffset00000007,pagetype<UncompressedBLOBPage>
Totalnumberofpage:8:
InsertBufferBitmap:1
UncompressedBLOBPage:4
FileSpaceHeader:1
B-treeNode:1
FileSegmentinode:1
|.%.W....????????|
|......:?E?......|
|.........?......|
|................|
|................|
|...?.........2..|
|...infimum......|
|supremum.?...??.|
|...............-|
|..aaaaaaaaaaaaaa|
|aaaaaaaaaaaaaaaa|
|aaaaaaaaaaaaaaaa|
|aaaaaaaaaaaaaaaa|
....
....
|aaaaaaaaaaaaaaaa|
|aaaaaaaaaaaaaaaa|
|aa...........&..|
|....??..........|
|................|
|................|
|................|
...
...
|................|
|................|
|................|
|.....p.c.?l+..:?|
我们建立一张测试表，插入数据：
[html]view plain
我们使用 py_innodb_page_info.py 工具来查看表中的页分布：
[vb]view plain
可以看出，第4页的 <B-tree Node>, page level <0000> 格式为数据页，存放着MySQL的行数据。 <Uncompressed BLOB Page> 可以理解为MySQL存放大数据的地方，暂且叫作外部存储页。Compact格式没有将大数据全部放在数据页中，而是将一部分数据放在了外部存储页中。那么，是全部数据在外部存储页中，还是一部分数据。假如是一部分数据，这一部分是多少呢？
我们使用 hexmp -Cv row.ibd 查看一下数据页 <B-tree Node>, page level <0000> ，也就是第4页：
[vb]view plain
⑩ MySQL数据库能大量储存数据的原理是什么
原理就是硬盘容量大，硬盘容量不够大， mysql 怎么存大量数据？
另外，数据库的功能不在于能存大量数据，如果只是存的话，直接存文件也行，一样可以存大量数据。
数据库的主要能力是提供针对这些数据的可编程能力和快速灵活的查询功能。