mysql 一列长度过大怎么处理

MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中的最大长度限制为255，其数据范围可以是0~255或1~255（根据不同版本数据库来定）。在 MySQL5.0以上的版本中，varchar数据类型的长度支持到了65535，也就是说可以存放65532个字节的数据，起始位和结束位占去了3个字 节，也就是说，在4.1或以下版本中需要使用固定的TEXT或BLOB格式存放的数据可以使用可变长的varchar来存放，这样就能有效的减少数据库文 件的大小。

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MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中,nvarchar（存储的是Unicode数据类型的字符）不管是一个字符还是一个汉字,都存为2个字节 ，一般用作中文或者其他语言输入，这样不容易乱码 ;varchar: 汉字是2个字节,其他字符存为1个字节 ，varchar适合输入英文和数字。

4.0版本以下，varchar(20)，指的是20字节，如果存放UTF8汉字时，只能存6个（每个汉字3字节） ；5.0版本以上，varchar(20)，指的是20字符，无论存放的是数字、字母还是UTF8汉字（每个汉字3字节），都可以存放20个，最大大小是65532字节 ；varchar(20)在Mysql4中最大也不过是20个字节,但是Mysql5根据编码不同,存储大小也不同，具体有以下规则：

a) 存储限制

varchar 字段是将实际内容单独存储在聚簇索引之外，内容开头用1到2个字节表示实际长度（长度超过255时需要2个字节），因此最大长度不能超过65535。

b) 编码长度限制

字符类型若为gbk，每个字符最多占2个字节，最大长度不能超过32766;

字符类型若为utf8，每个字符最多占3个字节，最大长度不能超过21845。

若定义的时候超过上述限制，则varchar字段会被强行转为text类型，并产生warning。

c) 行长度限制

导致实际应用中varchar长度限制的是一个行定义的长度。 MySQL要求一个行的定义长度不能超过65535。若定义的表长度超过这个值，则提示

ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. You have to change some columns to TEXT or BLOBs。

mysql数据库 文件过大 如何导入

你可以分段导入，就是把sql里的代码分开为几个文件（注意保持sql语句的完整性），然后一个个导入，这种方法适合本地或者服务器（毕竟服务器的配置无法随意更改的），如果你只用于本地，那可以照楼上的方法更改配置

mysql数据库太大了怎么备份

命令：mysqlhotcopy

这个命令会在拷贝文件之前会把表锁住，并把数据同步到数据文件中，以避免拷贝到不完整的数据文件，是最安全快捷的备份方法。

命令的使用方法是：

mysqlhotcopy -u root -prootpass db1 db2 … dbn output_dir

如果需要备份全部数据库，可以加上–regexp=”.*”参数。

Mysqlhotcopy命令可自动完成数据锁定工作，备份时不用关闭服务器。

它还可以刷新日志，使备份文件和日志文件的检查点能保持同步。

MySQL数据库千万级数据处理？

也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表

只要索引合理，数据量不算大

祝好运，望采纳。

mysql 数据量超过百万后怎么处理

我们经常会遇到操作一张大表，发现操作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。

仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。

两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务。

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。