分表

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。

处理大规模数据库时，数据量的增长会给系统性能带来巨大压力，特别是当单表数据量达到数千万级时。为了解决这一问题，我们可以采用分表策略。以电商系统中订单数据为例，当前订单主表包含约38万条记录，而相关子表数据量高达1200万条。在分表前，需要确保不破坏数据完整性，尤其是检查与订单主表相关的外键约束。通过SQL语句检查外键约束，是执行分表操作的重要预备步骤。

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。

Hive分桶表详解与创建实例 一、Hive分桶表概述 在Hive中，为了提高查询效率，特别是在大数据场景下处理海量数据时，Hive引入了分桶（bucketing）的概念。分桶是一种在表级别进行的数据优化手段，通过将表中的数据根据某个特定字段（通常是数值类型）进行哈希分布，从而实现数据均匀分布到不同的桶（bucket）中。这种方法可以显著减少查询时的数据扫描范围，从而提升查询性能。 二、分桶与分区的区别 分桶（bucketing）：是对表内的数据进行划分，通过特定的字段（如snoid）将数据分配到不同的桶中。分桶主要用于加速随机查询速度。 分区（partitioning）：是对表按照某

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

分库分表的策略常见方式包括基于ID段、基于hash和按日期等。在Oceanus架构中，这些策略被广泛应用，通过执行方法返回字段在SQL中的值，确定namenode的下标。

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。

Oracle二分区表技术解析 分区功能将表、索引或索引组织表细分为称为分区的段。每个分区拥有独立名称和可选的存储特性。 数据库管理员视角下，分区对象包含多个段，可集体或单独管理。应用程序视角下，分区表与非分区表完全相同，使用SQL DML命令访问无需修改。

Kingshard是一款高性能的MySQL数据库中间件，专为实现数据库的水平扩展而设计。它支持读写分离、分库分表等功能，有效解决高并发数据存储问题。深入探讨了如何配置Kingshard实现分表，详解了ks.yaml和unshard.yaml两个关键配置文件。Kingshard采用C/S模式，通过定义的路由规则将SQL语句分发到不同的MySQL实例，实现数据的分散存储和负载均衡。ks.yaml包括了服务器参数、前端处理、备份设置、路由规则、执行器配置、后端数据库节点等内容。而unshard.yaml则用于配置未分片数据库，适用于规模较小或不需要分片的场景。