mysql分库分表键的选择问题，mysql分库分表注意哪些

MyBatis如何实现Mysql数据库分库分表的实例详解

1、)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。此插件具体实现方案已开源： https：//github.com/bytearch/mybatis-sharding 目录如下：mysql分库分表，首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU)，是分库还是分表，分多少？不能为了分库分表而拆分。

2、mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页，limit 子句接受 一个或两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数量。在mybatis 中，只需要在相 应的查询语句后，加上limit 子句，即可实现物理分页。如下，以 一个只有字段id，name，age 的表为例。

3、（4）MySQL的分库分表：如使用mysql，此种方案为主流方式。中间件 解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。（1）Proxy模式 （2）Client模式 把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。

【转】MySQL使用为什么要分库分表

1、MYSQL分区表自身的不完善，坑太多，有时完全起不到分区表的作用，和巨大单表无二致，甚至更差。分区表，分区键设计不太灵活，如果不走分区键，很容易出现全表锁，性能大幅下降。自己分库分表，自己掌控业务场景与访问模式，可控。

2、为什么要分表和分区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。

3、分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。

4、数据库涉及各种领域。即使同一领域也有不同需求，且有各种数据库软件，分库是很正常的。一个数据库内需要各种关系表，来避免冗余信息，使得数据库储存、检索效率提高。

「春招系列」MySQL面试核心25问(附答案)

深入解析数据库世界的基石——SQL面试问题与答案，让我们一起揭开ACID特性与MySQL事务的神秘面纱。 事务与ACID特性 在数据处理中，事务如同一座桥梁，它是一系列有序操作的集合，以保证数据的一致性与完整性。

座右铭能在一定程度上反映应聘者的性格、观念、心态，这是面试官问这个问题的主要原因。 不宜说那些医引起不好联想的座右铭。 不宜说那些太抽象的座右铭。 不宜说太长的座右铭。 座右铭最好能反映出自己某种优秀品质。

这个主要就是看公司具体的项目是什么，了解清楚功能模块，对主要功能模块做业务逻辑的一个描述就行。 测试的过程中，还用过一些什么工具吗？有就有，没有就没有，一定要如实比如在测试接口或者简单施压的时候用到了 jmeter。

MySQL如何实现分库分表,如何提高查询效率

1、）、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。2）、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式，访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

2、在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序。

3、垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。水平区分 水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。

4、DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略 1)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。

5、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

mysql分库分表,而且要保证每条数据唯一

分库 又 分表？ 只做过分表的，分库 的没搞过。大体思路：你的数据必须有个主键 auto_increasement 属性，记录编号能自动增长。设置一个表，里面存记录范围（或者查询条件）对应的表。

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

我们模拟用户表数据量超过千万（虽然实际不太可能）用户表原来的名字叫做user_tab，我们切分为user_tab_0和user_tab_1（实际也可能不是这么随意的名字），这样就能把原来千万的数据分离成两个百万的数据量的两张表了。如何操作这两张表呢？我们利用userId也就是用户的唯一标识进行区分。

分库分表策略核心在于水平切分，即分表和分库。分表是在单个数据库内部将数据分布在多个表中，而分库则是将数据分散到不同的数据库实例上。这种策略在数据量激增时，能够提高读写速度和并发处理能力。 切分策略多样性包括Range、Hash和映射表。

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