MySQL数据库大表优化方案主要关注如何提升大数据量下的数据库性能，包括单表优化、读写分离、缓存策略以及分区表等技术手段。以下是一些关键的优化措施：
1. **单表优化**：
- **字段设计**：选择合适的整数类型（如TINYINT、SMALLINT），避免使用INT；对于字符串，使用VARCHAR并限制长度；优先使用枚举或整数代替字符串；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；限制字段数量在20以内；避免NULL字段，以节省索引空间；存储IP时使用整型。
- **索引设计**：创建有针对性的索引，避免过多索引；避免在WHERE子句中使用NULL值判断；稀疏字段不建索引；字符字段建前缀索引，不作主键；用程序保证外键和UNIQUE约束。
2. **查询优化**：
- **监控慢查询**：开启慢查询日志找出性能瓶颈。
- **SQL编写技巧**：避免列运算，简化SQL语句，避免使用OR，控制IN操作的元素数量，避免使用函数和触发器，优化%通配符查询，减少JOIN，确保类型匹配，避免使用!=或<>操作符，利用BETWEEN替代IN，使用LIMIT分页。
3. **引擎选择**：
- **MyISAM**：适用于读取密集型表，支持全文索引，但无事务支持，不支持行锁。
- **InnoDB**：适用于INSERT和UPDATE密集型表，支持行锁、事务和外键，但不支持全文索引。
4. **系统调优**：
- **参数调整**：通过工具如sysbench、iibench-mysql、tpcc-mysql进行基准测试，调整参数如back_log（增加等待连接的缓冲）和wait_timeout（减少闲置连接的内存占用）等，以适应更高的并发需求。
5. **其他优化策略**：
- **读写分离**：将读操作与写操作分开到不同的数据库实例，减轻主库压力。
- **缓存策略**：使用如Memcached或Redis等缓存系统，缓存常用数据，减少数据库查询。
- **分区表**：将大表按照一定规则（如时间戳、ID范围）划分到多个物理分区，提高查询效率。
在实际应用中，需要根据业务场景和数据特性灵活选择和组合这些优化方法，以实现最佳的数据库性能。同时，持续监控数据库性能，及时发现和解决问题，是保证数据库高效运行的关键。
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