1）最適化のパラダイム：そのような冗長性を排除するよう（スペースを節約するために...）
2）抗パラダイム最適化：そのような適切な冗長性を付加することとして（減少が参加）
3）分割表：物理的にデータを分離するパーティションは、異なるパーティションのデータは、内部の異なるディスク上にあるデータファイルに格納されている開発することができます。このテーブル上のクエリは、だけではなくフルテーブルスキャンよりも、パーティションテーブルで走査する必要がある。このように、著しく、また、異なる中に分散し、このデータを転送する別のディスク・パーティション・テーブル内の他のクエリ時間を減少させディスクI / O、パーティションは慎重に均一に分散し、ディスクI / Oの競争へのデータ送信を設定することができます。大量のデータは、この方法のために時間からタイムテーブルに取り込むことができます。自動毎月の表パーティションを構築することができます。
ケース：以下のように単純なショッピングシステムが一時的に配置することを含む：4）実際には、分割は、垂直および水平分割スプリットに分割された1.商品テーブル（データの10ワットの量は、安定した）2. Ordersテーブル（データ200ワットの量、及び成長する傾向があります）3.ユーザ・テーブル（データ量100ワット、及び成長する傾向がある）するのmysql水平解像度と垂直解像度を、MySQLは百万人10に静的データ上に大きさの順に耐えることができる上の例とすることができます
垂直分割：この問題を解決する：テーブルとテーブルの間のIO競合問題を解決しない：単一PSIG形態成長におけるデータの量：製品テーブルと、ユーザテーブルを単一のテーブル・サーバにサーバ上に配置されたオーダー
スプリットレベル： 問題を解決するために：単一のテーブルの圧力上昇中のデータの量は、問題を解決するためには表示されません：テーブルとテーブルの間の競合ioの
プログラム：ユーザー表が完了した注文として男性と女性ユーザーのユーザーテーブルテーブルテーブルに男女分割により分割により完成し、完成されていて、テーブルの上に置いた製品の受注残高受注残サーバは注文フォームボックスの男性を完了しました（女性が（笑）、ショッピングが大好き）、サーバー上に置くサーバーのテーブルの女性のテーブルの上に置きます