浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

基于mybatis分库分表，一般常用的一种是基于spring AOP方式， 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

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如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。

数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。

如何实现mysql的分库分表

，接收到sql；2，把sql放到排队队列中 ；3，执行sql；4，返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。

都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。

PHP mysql 分表实现 当数据量猛增的时候，我们都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。 专门做了一个简单的尝试，1 亿条数据，分100 张表。具体实现过程如下。

mysql分库分表后如何统计

1、这里实现分组的代码还考虑了让分库并行执行SQL。利用集算器实现分库汇总里包含几个典型例子来说明分库汇总的用法，跨库数据表的运算 是有关分库后统计查询的更详细解释，还有讲解视频分库后的统计查询梳理要点和难点。

2、可以通过count函数来实现。sqlOne：select * from tablename1 where id5；此语句查询出来多条记录，之后看做一个新的表。

3、分别用两个子查询查出两个标的记录，即临时表，然后列出来就可以。

4、现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：请点击输入图片描述 可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。

5、UNION 若是innodb分表，则可以用merge处理。直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表 如果可能的话，不要采用分表的设计，采用表分区，这样就对于查询就不需要特殊处理了。规划好索引，性能应该不会有问题。

mysql分库怎么汇总查询

这里实现分组的代码还考虑了让分库并行执行SQL。利用集算器实现分库汇总里包含几个典型例子来说明分库汇总的用法，跨库数据表的运算 是有关分库后统计查询的更详细解释，还有讲解视频分库后的统计查询梳理要点和难点。

根据业务逻辑，自己定一个规则去选择不同的库存储。比方如计算机类书籍存储A库中的书籍表。经济类的书籍存储B。最终构造一个KEY（书籍类型）- value(库标识)。查询时根据库标识取出对应的数据源进行查询。

UNION 若是innodb分表，则可以用merge处理。直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表 如果可能的话，不要采用分表的设计，采用表分区，这样就对于查询就不需要特殊处理了。规划好索引，性能应该不会有问题。

分库分表技术及技术方案

range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。分库分表的技术选型 技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。

我们分库分表的方案是16*16的。商户Id后四位mod 16 分16个库， UserId后四位Mod 16 将每个库分为16个表，共计分为256张表。线上部署情况为 4个集群 ，每个集群4个库（ 1主3从 ）。

)编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

分库分表存在的问题。1 事务问题。在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。

分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。 表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。

当前题目：mysql分库怎么用 mysql分库怎么用sql查询
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