mysql如何储存超大数据？
要存储超大数据，可以采用以下方法来优化MySQL数据库：
1. 使用分区表：将数据分散存储在多个表中，可以提高查询性能和管理效率。
2. 垂直分割：将大表拆分成多个小表，每个表只包含必要的列，减少数据冗余和IO操作。
3. 水平分割：将大表拆分成多个子表，按照某个条件（如时间范围）进行分割，提高查询效率。
4. 使用分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，提高数据处理能力和可扩展性。
5. 使用压缩技术：对数据进行压缩存储，减少存储空间占用。
6. 使用索引：合理创建索引，加快数据检索速度。
7. 使用缓存：使用缓存技术（如Redis）来加速数据访问。
8. 数据库优化：定期进行数据库优化，包括索引优化、查询优化、表结构优化等。
9. 使用分布式文件系统：将大数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop HDFS，提供高可靠性和可扩展性。
10. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，以防止数据丢失和故障发生。
mysql表太大怎么解决？
解决方法如下：
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑，在这里就不多说了；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
mysql数据量大分区能解决吗？
分区可以在一定程度上解决MySQL中大数据量的问题，但并不是万能的解决方案。分区可以将表数据分割成多个逻辑片段，每个分区都可以独立进行管理和查询。通过合理划分分区，可以提高查询性能，减少索引操作的开销。
分区可以带来一些显著的好处，包括：
1. 提高查询性能：可以只针对需要查询的分区进行查询，提高查询效率。
2. 降低索引开销：针对某个分区进行的查询只需要在该分区的索引上进行，减少了扫描的数据量，提高了索引的效率。
3. 更好的管理：可以根据业务需求对不同的分区进行独立的备份、维护和优化。
然而，分区并不能解决所有的性能问题。对于较为简单的查询和数据量较小的表，分区可能并不能带来太大的性能提升。此外，分区还有一些局限性，如不能跨分区进行联合查询、分区操作需要一定的额外开销等。
因此，在决定是否使用分区时，需要综合考虑表的大小、查询模式和性能需求等因素，并评估其是否能够带来明显的性能提升。