近年來，隨著數據存儲技術的不斷更新和數據分析的不斷深入，越來越多的企業開始關注數據庫的數據增長速度。然而，一些企業可能會遇到MySQL數據庫數據增長過快的情況，這對企業的數據分析和管理都會造成很大的困擾。

那么，當MySQL數據庫數據增長過快時，我們該如何處理呢？下面，我們就從清理歷史數據、壓縮數據、使用分區表等幾個角度來探討一下。

一、清理歷史數據

DELETE FROM `table_name` WHERE `create_time`< '2020-01-01';

我們可以通過手動編寫SQL語句的方式來刪除歷史數據。對于歷史數據不是很重要的表，可以使用這個方法來減少數據存儲空間。

二、壓縮數據

OPTIMIZE TABLE `table_name`;

MySQL提供了OPTIMIZE語句，可以對數據表進行壓縮。這個方法可以通過刪除空閑的空間、分享不相鄰的數據、重建表索引等方式，從而降低表的存儲空間。

三、使用分區表

CREATE TABLE `table_name`
(`id` BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, 
 `name` VARCHAR(30),
 `age` SMALLINT)
PARTITION BY RANGE (YEAR(`createtime`))
(
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2019),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2021),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

MySQL 5.1.0之后，支持使用分區表來解決數據過大的問題。通過按范圍或列表進行對MySQL數據表的分區，可以有效降低查詢時的數據訪問量，提升查詢效率。

以上就是當MySQL數據庫數據增長過快時，如何處理的一些方法。各位讀者可以根據實際情況選擇合適的方法來減少數據存儲空間。對于企業來說，合理優化數據存儲是一個需要長期堅持的工作，只有不斷學習、不斷總結，才能不斷提升數據存儲效率。