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的最大数据存储量是多少？
一般提这种问题的都是新手，好吧，简单回答下吧。
1、从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
2、没有人会那么去存数据的，因为查询速度太慢了，这时候就分表了，比如垂直分割，水平分割等等
mysql是否能够存储一亿条记录？
ES使用Lucene提供检索服务，数据也是会放到磁盘中。ES有多种存储数据，节点数据，索引数据，事务log，Lucene index数据等。可以参考ES的存储。
A Dive into the Elasticsearch Storage
几百万的数据对于ES是非常少的，肯定可以放进去。
mysql数据库存储空间满了会对网站造成什么影响？
通常情况下，当mysql数据库存储空间满了，就会导致网站内部沟通的异常，只能读出不能写入。
具体表现为：一些源码程序的网站后台打不开，比如dede织梦程序；或者导致一些文章的资源发布失败，比如wordpress程序一般管理后台可以打开，但就是发布不了文章。当我们遇到管理后台突然打不开了，或者突然发布文章失败，就要有意识地怀疑是不是数据库满了还是连接出现了什么问题。sql数据库数据量庞大时怎么处理？
我用的是postgresql,发现同样的逻辑，存储过程的代码是c#的三分之一。因为存储过程语言是为描述数据创建的，对于变量和数据的混合处理有天然优势。再加上一些注释，代码可读性比c#更高。而且由于服务器和数据库是一次交互，执行更快，用户体验好，服务器并发好。postgresql存储过程支持断点调试的。当然我不建议几千行的存储过程。存储过程的目的是为了执行速度更快，代码更简洁。我也不认为简单的增删改查也用存储过程。这些应该交给orm。存储过程应该用同时满足以下几个条件时：1.用户高频使用这个功能 2.这个功能需要多次访问数据库
存储过程的另一个好处是在编译时就可以检查sql语句的错误不用等执行。缺点是，当数据库修改后，你如果不重新编译存储过程是无法知道程序中哪些地方需要修改字段名。但是相比她带来的好处，这一点可以忍受。另外orm也只是可以检测字段，但是存储过程连语法都检测了。
现代互联网应用的基石是MySQL,而早期mysql没有存储过程，而且数据往往要分多个库，搞存储过程要一个个库去更新，万一漏了一个就会出问题。互联网应用的逻辑相对没有erp复杂，所以都不用存储过程。但是现在是2019年了，mysql数据库也支持分区表了，一个库就能搞定很大数据量。存储过程也支持了，适当使用存储过程并无不妥。尤其是postgresql数据库连断点调试都具备了，语法又那么优雅。
所以我支持用存储过程，但不能滥用，要好钢用刀刃上