学习MySQL的数据压缩和加速技巧有哪些？

压缩存储引擎：MySQL提供了多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。其中，InnoDB支持行级压缩，可以通过配置压缩算法（如Zlib或LZ4）来减小数据的存储空间。以下是设置InnoDB表的压缩示例：

ALTER TABLE table_name ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

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通过设置KEY_BLOCK_SIZE的值来调整压缩率和性能之间的平衡。

分区压缩：MySQL支持分区表，通过将表按照范围或列表等规则进行分区，可以在查询时仅操作必要的分区数据，减少查询时间。下面是一个范例：

CREATE TABLE sales (
id INT,
amount INT,
sale_date DATE
) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021)
);

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这样，查询2020年的销售数据将只涉及到名为p2020的分区表。

创建索引：索引是提高查询速度的重要手段，可以根据查询字段的特点创建适当的索引。下面是创建索引的示例：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

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使用缓存：MySQL提供了查询缓存机制，可以将查询结果缓存起来，避免重复查询相同的数据。以下是启用查询缓存的示例：

SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;

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通过设置合适的缓存大小，可以根据实际情况提高查询性能。

分库分表：如果数据量非常大，可以考虑将数据进行分库分表，将数据分散到多个库或表中，以减轻单一数据库的查询压力。以下是分表示例：

CREATE TABLE sales_2020 LIKE sales;
ALTER TABLE sales_2020 ADD PRIMARY KEY (id);
INSERT INTO sales_2020 SELECT * FROM sales WHERE YEAR(sale_date) = 2020;

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这样，查询2020年的销售数据时，只需查询名为sales_2020的表即可。