MySQL分表存储方案

在处理大量数据时，常采用修改表名的方式进行分表备份。通过传入指定的表名和条件字段，可以有效地创建新表并按时间条件插入数据。

MySQL 的 Merge 表挺适合做分表统计的，是你把数据按手机号尾号拆成多个表之后，用一个 Merge 表一把抓回来，查询效率还不错，写起来也简单。 Merge 表的结构比较直白：比如你有十张表t_user_0到t_user_9，你就可以用下面这段代码搞个总表： CREATE TABLE t_user ( tmobile_no char(21) not null, tstatus int not null, PRIMARY KEY (tmobile_no) ) TYPE=MERGE UNION=(t_user_0, t_user_1, t_user_2, t_user_3, t

大表的烦恼谁还没遇到过？MySQL 的分表和分区策略，确实是查询慢、写入卡、索引爆炸的利器。百万千万级数据的时候，不动点结构真的不敢上线。分区就是把一张表拆成逻辑上的多个区块，分表更狠，直接物理拆表，响应也快，压力也小。 平时像订单表、日志表，数据暴涨那是家常便饭，靠一个表扛着真不现实。分区可以按时间、ID 范围划，查某一段数据效率能提升不少；分表呢，就得自己写点路由逻辑，比如用user_id % 表数。代码稍微麻烦点，但效果真的蛮。 你要是刚准备优化旧系统，或者新项目量级不小，可以先从分区试水，毕竟数据库层自带支持。等数据大得实在拦不住了，再考虑分表，结合MyBatis、ShardingSp

DB2 的分区表在线迁移，说起来听着有点重，其实操作起来也不算太难，关键还是规划好、选对方法。DB2 的分区表，就是把一张大表切成几块，每块叫一个分区。比如按日期来分，今天的数据放一个分区，去年的放另一个，查的时候响应也快，管理起来也清爽。在线迁移，说白了就是不断服务的搬家。系统不停，数据在偷偷挪位置，用户都不带察觉的。你要是做企业项目，这种迁移方式挺香，尤其对那种业务一直在线的系统。迁移方式有几种，你可以选简单点的，比如用db2move逻辑导入导出，适合小体量的表；也可以玩高级点的，复制结构配合实时同步工具，像IBM Data Replication、GoldenGate这些，都还挺靠谱。还

mysql 的存储过程删除数据库所有表的方式，蛮适合清理开发环境或者做测试初始化的。用起来挺方便，逻辑上也不复杂，主要是借助游标配合循环批量干掉所有表。你要是经常重建数据库的，整一个自己用还挺省事。

介绍了如何结合Mycat分布式数据库系统和MySQL数据库以及Java JDBC接口，根据手机号尾号实现数据分库分表存储的方法。Mycat作为分布式数据库中间件，通过对手机号尾号进行哈希运算，将数据分散存储在多个数据库实例中，有效提升了数据处理效率和系统扩展性。文章还包括了MySQL数据库的角色及其与Mycat的配合，以及使用JDBC接口实现数据操作的具体过程。最后，通过效率对比操作代码展示了分布式架构相对于单数据库的性能优势。

想要一个比较全面的中国省市区数据吗？这个regions.sql文件正合你胃口。它包含了最新的全国行政区划，从省、市、区到镇级，数据更新到最细的居委会级别，甚至行政区代码也进行了优化。是这个文件是根据最新的国标规划来的，精度蛮高。唯一的遗憾是没有港澳台的信息，不过对于大部分需求来说，已经足够用了。你可以直接用它来做省市区选择器、地址管理系统，或者其他涉及地理位置的数据应用。用起来方便，适合各类项目开发，响应也挺快的。需要的小伙伴，可以去下载看看哦。

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件解决方案，提供数据分片、分布式事务和数据库治理功能。它包括三个独立但可协作使用的产品：JDBC、Proxy和Sidecar。ShardingSphere-JDBC作为增强型JDBC驱动，与JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template等ORM框架兼容，并支持多种数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid、HikariCP。数据库分库分表是解决数据库压力的有效策略。当读写分离、索引和缓存等优化手段不足以应对高负载时，可以考虑数据库拆分。拆分包括垂直拆分和水平拆分。垂直拆分根据业务逻辑

为了减少数据查询的复杂性，数据在MySQL表中存在一定程度的冗余。例如，编号1的王涛，年龄33岁，汉族，就职于人事管理部；编号2的李梅，年龄27岁，汉族，同样就职于人事管理部。冗余数据包括部门、姓名、年龄、民族等信息，利用部门编码和民族编码进行归类。