MySQL是一款常见的关系型数据库管理系统，由于其简单、高效的性能以及广泛的应用，在数据处理过程中使用频率较高。然而，随着数据越来越庞大， MySQL数据库中出现庞大表，这就需要进行大表优化。
MySQL大表因为数据量庞大，导致在数据读写、查询及索引等处理效率上产生问题，具体表现为：
1.响应时间较长， 时间复杂度较高。
2.容易出现死锁现象
3.可能导致表查询SQL的执行变慢
4.索引的性能下降，造成索引的失效、卡顿
为了解决MySQL数据库大表所带来的问题，需要进行大表优化，一下介绍几种方法：
1.拆分大表
将一张大表拆分成多张小表，在操作和查询时，可以大大降低查询的时间，进而提升系统的性能。
2.采用纵向拆分和横向拆分
在纵向拆分时，通常是按照列的存储方式进行拆分，将原来的大表按照列进行处理，将大表划分成不同的表，每个表仅包含一部分列。在横向拆分中，将大表根据数据集进行分配，拆分成多个表。
3.合理利用索引
对大表的字段进行分析，确定需要建索引的字段，对于复杂的SQL语句，适当优化建索引。在MySql中，使用WHERE、ORDER BY、GROUP BY这些高频操作的时候，尽量增加优先体现表中的索引使用优先级。
4.删除垃圾数据
随着大表的数据越来越多，数据库中难免会存在大量的垃圾数据，牵扯到对表中庞大数据的操作，处理起来也很复杂。所以我们可以定时清理垃圾数据，这样可以减轻数据量，从而提高查询效率。
MySQL数据库优化是一项非常重要的工程，大表优化是其中一个重要的环节，优化好我们的MySQL庞大表，我们的应用就可以让 MySQL 的运行效率更高，提高数据库的性能。
