MySQL 表压缩的优点和缺点如下：优点：1. 减少磁盘空间占用：压缩可以减少表占用的磁盘空间，特别是对于包含大量文本或大对象的表格来说，效果更为显著。2. 提高查询性能：压缩数据后，由于数据量减少，查询时所需的I/O操作也会减少，从而提高查询速度。3. 加快备份和恢复过程：备份和恢复大型数据库通常是非常耗时的，而压缩可以大大减小备份和恢复所需的时间和空间。缺点：1. CPU 开销增加：压缩和解压缩数据需要消耗 CPU 资源，因此在进行大量的数据操作时，会增加系统 CPU 的负载。2. 压缩过程耗时：压缩和解压缩数据过程都需要一定的时间，对于大型的数据表来说，这个过程可能会相对较长。3. 数据写入性能下降：在进行数据写入操作时，由于需要进行压缩操作，会导致写入性能下降。综上所述，通过压缩表可以减少磁盘空间占用和提高查询性能，但同时会增加 CPU 开销和压缩过程耗时。因此，在决定是否对表进行压缩时，需要根据具体情况进行权衡和评估。
优点：1. 压缩后的表占用的磁盘空间更小，可以减少磁盘I/O的开销，提高数据的读写性能。2. 压缩后的表可以减少网络传输的数据量，提高数据的传输效率。3. 压缩后的表可以减少备份和恢复的时间和存储空间。4. 压缩后的表可以减少内存的消耗，提高数据库服务器的性能。缺点：1. 压缩和解压缩过程会造成CPU的额外开销，可能降低数据库服务器的性能。2. 压缩后的表在进行查询和修改操作时，需要进行解压缩，可能降低数据库的处理速度。3. 压缩后的表不支持索引的使用，可能导致查询性能下降。4. 压缩的表可能与其他非压缩的表进行JOIN操作时，会造成性能问题。5. 压缩和解压缩的过程可能会影响数据的一致性和完整性，需谨慎使用。
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。
1. 可以通过一些步骤和配置来使eclipse连接数据库mysql。2. 首先，需要下载并安装mysql数据库，并确保数据库服务已经启动。然后，在eclipse中打开项目，右键点击项目，选择"Build Path"，再选择"Configure Build Path"。在弹出的窗口中，选择"Libraries"选项卡，点击"Add Library"按钮，选择"MySQL JDBC Driver"并点击"Next"。接下来，点击"Add External JARs"按钮，找到mysql的驱动程序（通常是mysql-connector-java.jar），选择并导入。然后，点击"Finish"完成配置。3. 这样，你就可以在eclipse中使用mysql数据库了。你可以在代码中使用JDBC连接mysql数据库，并执行相关的操作，如连接数据库、执行SQL语句等。此外，你还可以使用一些插件或工具来简化连接数据库的过程，如DBeaver、DataGrip等。4. 通过以上步骤和配置，你可以在eclipse中方便地连接和操作mysql数据库，提高开发效率和便捷性。