大数据分表优化SQL千万级数据如何高效分表

PostgreSQL 的动态分表脚本，挺适合你想对大表做拆分优化的时候用的。脚本结构比较清晰，逻辑也不绕，关键是执行起来效率还不错，尤其是你要做分页查大数据的时候，用这个能省不少事。嗯，虽然作者说是自己用的，但看得出来整理得挺用心，拿来改一改就能上项目。 分页性能一直是老生常谈的问题，PostgreSQL 原生分页对大数据量查询挺吃力的，这时候分表+分页优化就显得重要了。如果你正好在做业务分表，或者在搞海量分页的事儿，可以顺手看看这份脚本资源。 顺带一提，类似的资源我还翻了一下，像优化 oracle 分页脚本和千万级数据分表 SQL这两个也比较值得参考，能互相印证下思路。

SqlServer快速获取千万级数据表总记录数的小案例，详细介绍了如何高效完成此任务。

在日常开发中，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时耗时过长，性能低下，特别是涉及联合查询时，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常来说就是提高表的增删改查效率。

本项目包含了 MySQL 分库分表和读写分离的完整解决方案，采用 IDEA 开发，提供数据库结构和示例源码。

数据库表设计里的“省市联动表”，真的挺常用的，尤其做地址选择的时候你肯定碰过。<原文件-分表储存.zip>这个资源就比较实用，不只是讲思路，还有具体实现方案，适合想提升查询效率的你参考一下。它主要用的是分表存储，也就是把一个大表按省份拆成多个小表，比如province_01、province_02这样的形式，查询更快，维护起来也更灵活。

超大型数据库的大小常常达到数百GB，有时甚至要用TB来计算。单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间增长，影响数据库的效率和维护难度。除了表的数据量外，不同的访问模式也可能影响性能和可用性。合理分区大表可以显著改善这些问题。当表和索引变得非常庞大时，分区可以将数据分为更小、更易管理的部分，提高系统效率。如果系统具备多个CPU或多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更佳性能。因此，对大表进行分区是处理海量数据的高效方法。将通过实例详细介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。

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。

方案概述 方案一：优化现有MySQL数据库优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿存在限制。 方案二：升级数据库类型，选择100%兼容MySQL的数据库优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，几乎无需操作即可提升数据库性能。缺点：增加了数据库维护费用。 方案三：一步到位，大数据解决方案，采用NewSQL/NoSQL数据库优点：扩展性强，成本低，没有数据容量瓶颈。缺点：需要修改源程序代码。 以上三种方案可以按顺序逐步尝试。数据量在亿级以下时，无需更换NoSQL，避免高昂开发成本。三种方案均已落地实施，测试效果良好。在此过程中，不禁感叹那些离职的开发者

在处理包含千万条记录的user表时，我们需要关注id、name、sex、create_time列。当前的SQL查询为：select * from user where create_time between '2020-01' and '2023-0101' limit 5000,100。是否存在优化空间？