分表

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

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。

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

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

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。

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。