MySQL在单表数据量达到千万/亿级别时性能比百万级别时差很多的原因：1、索引失效；2、I/O 压力增加；3、锁竞争。索引失效是指当数据量逐渐增大时，MySQL 在执行查询时需要扫描大量的数据块，如果没有合适的索引支持，就会导致查询效率降低。
一、MySQL在单表数据量达到千万/亿级别时性能比百万级别时差很多的原因
1、索引失效
在数据量增大后，查询慢的一个主要原因是索引失效。当数据量逐渐增大时，MySQL 在执行查询时需要扫描大量的数据块，如果没有合适的索引支持，就会导致查询效率降低。
2、I/O 压力增加
当数据量增大时，MySQL 在磁盘上需要读取更多的数据块，这会增加 I/O 压力，从而导致查询效率降低。此外，随着数据量的增大，MySQL 需要利用更多的内存来缓存数据，而内存资源是有限的，当内存不足时也会增加磁盘 I/O 压力。
3、锁竞争
在并发访问高的情况下，MySQL 的性能也会收到锁竞争的影响。当多个用户同时对同一张表进行修改时，MySQL 需要使用锁来保证数据的一致性。当数据量增大时，锁竞争的机会也会增加，从而导致性能下降。
二、MySQL单表数据量过大导致性能变差的解决方案
1、优化现有mysql数据库
方法：
- 数据库设计和表创建时就要考虑性能
- sql的编写需要注意优化
- 分区
- 分表
- 分库
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。
缺点：有优化瓶颈，数据量不能过亿。
2、升级数据库类型
为保证源程序代码不修改，保证现有业务平稳迁移，故需要换一个100%兼容mysql的数据库。
- 开源选择：tiDB https://github.com/pingcap/tidb或者Cubrid https://www.cubrid.org/
- 云数据选择：阿里云POLARDB https://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能。
缺点：多花钱。
3、更换newsql/nosql数据库
去掉mysql，换大数据引擎处理数据：
- 开源解决方案：hadoop家族。
- 云解决方案：这个就比较多了，也是一种未来趋势，大数据由专业的公司提供专业的服务，小公司或个人购买服务，大数据就像水/电等公共设施一样，存在于社会的方方面面。国内做的较好的当属阿里云。
优点：没有数据容量瓶颈。
缺点：需要修改源程序代码，影响业务，总成本较高。
三、MySQL单表数据量上限
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降。事实上，这个传闻据说较早起源于百度。具体情况大概是这样的，当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现，当单表的量在 2000 万行量级的时候，SQL 操作的性能急剧下降，因此，结论由此而来。然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司，也带去了这个信息，所以，就在业界流传开这么一个说法。
再后来，阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。对此，有阿里的黄金铁律支撑，所以，很多人设计大数据存储时，多会以此为标准，进行分表操作。
事实上，这个数值和实际记录的条数无关，而与 MySQL 的配置以及机器的硬件有关。因为，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。但是，当单表数据库到达某个量级的上限时，导致内存无法存储其索引，使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO，从而导致性能下降。当然，这个还有具体的表结构的设计有关，最终导致的问题都是内存限制。这里，增加硬件配置，可能会带来立竿见影的性能提升。
延伸阅读1：数据库是什么
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
