各位大神好，小弟不才，遇到个需求如下：
目前有20000台仪器（将来会越来越多，可能达到60w），每个仪器平均每天会产生720条数据，要存储到mysql数据库中。那每天表中就会新增14400000条数据，这样要不了多久，这个表的查询就会特别慢，所以就做了分表处理，每台仪器对应一张表。现在单表的速度是提升了，但管理起来特别麻烦，首先workbench操作会特别卡特别慢，然后如果对表做字段变更的时候，就需要对20000张表做变更。这太疯狂了。所以想请教一下大神，我这样的情况该怎么处理呢
想不到什么好办法，就是调节表的数量和表中记录的数量，使其达到一个比较好的情况，比如mysql的瓶颈可能在100万，那就保证每个表最多放100万，然后根据这个数值见新表
这么多数据量只能分库分表方式处理 然后就是表设计的时候尽量注意扩展性。减少将来表发生修改
做分区表，按照日期，每天一张表。一张表1440万记录再考虑做优化查询。
尝试搭建一个10台机器的hadoop集群直接将数据放到hive里面。
综合上面的考虑就好：
1、根据需要，按照时间分区，小时或者天； 不要按照仪器分区，
2、使用NOSQL，数据放到HIVE里面处理。 使用定时器按需处理一定数据放到MYSQL用于业务处理。
按照你现在的情况来分析，大概想到以下几点吧：
1、管理工具尝试navicat看速度相比会不会好点；
2、按规则分库；
3、按规则分表；
4、查询：按规则查询指定设备的数据；写入、统一查询使用数据库中间件，如MyCat（可以定义mycat 分库分表规则，读写分离，主从热备）;
5、集群部属自动化脚本/工具，对表做字段变更的话定制自动化变更同步脚本/工具；这个按理应该已经有人做了，搜索看看有没有类似的开源项目；
分库，根据数据进行分类，然后根据情况进行存取。
按时间分库是很好的选择。还可以试试看数据能不能优化和合并。最后就是换更好的服务器。