MySQL是一种建立在关系模型基础上的关系型数据库管理系统，被广泛应用于网络服务器上。对于需要存储上亿级别数据的应用场景下，MySQL仍然是一个不错的选择。
如何将大量数据快速可靠地存储到MySQL数据库中也是众多开发人员关注的问题。以下是一些建议：
1.选择合适的存储引擎对于上亿级别数据的存储，MySQL的InnoDB存储引擎是最佳选择。InnoDB通过B+树索引来快速查找数据，可以支持事务处理、并发性高，保证数据一致性和可靠性。2.合理设计数据库结构良好的表设计可以有效提高数据库的查询效率与可维护性。将表划分为不同的模块，避免单张表数据过多，在复杂查询条件下可以快速从某个表中获取所需数据。此外，避免使用过多的JOIN操作，因为JOIN操作需要消耗大量的系统资源。3.使用索引优化查询索引是MySQL中提高查询效率的重要手段。索引能够支持快速定位到符合条件的数据，避免全表扫描。同时，建立过多的索引会浪费资源，因此应该在表的设计阶段合理规划索引。4.数据分区对于海量数据的MySQL数据库，应该通过数据分区的方式将数据划分为不同的分区进行存储，以减轻单表的数据压力，提高查询性能。将数据散列到不同的物理存储设备上也可以提高存储效率与可靠性。
综上所述， MySQL在大数据存储的方面有很好的表现，需要思考存储引擎，表结构和查询，数据分区等问题。正确的设计和优化将使您的MySQL数据库支持大量数据的获取和排序操作，并保持良好的运行状况。
