分表存储

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。

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

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。

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

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。

Hadoop 的分布式文件系统 HDFS，挺适合做大数据存储的。它的高容错加高吞吐，放在低成本机器上也能稳稳跑起来，适合你超大数据集的时候用。嗯，访问方式是流式的，对那些做日志、ETL 任务的开发来说，蛮方便的。HDFS和MapReduce这对组合，一个负责存，一个负责算，配合得还挺默契。你要搭个小型集群玩玩也行，搞大点的生产环境也没问题，资源也多，社区也活跃。如果你常用JAVA，这个框架也算比较友好，多接口都能接得上。另外，相关的内容我整理了几个链接，像 HDFS 系统、Hadoop 搭建啥的，你可以看看，挺有的。

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。