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在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)帶來了數(shù)據(jù)處理速度的瓶頸問題，如何高效地處理大量數(shù)據(jù)成為亟需解決的問題。使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種常見的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，在數(shù)據(jù)量增加的情況下，如何優(yōu)化查詢效率成為重要的技術(shù)難題。本文介紹了如何使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分表查詢，以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化。
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一、mysql數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢的概念
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，其中的表是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位，可以在其中創(chuàng)建、更新、刪除和查詢數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)處理的情況下，數(shù)據(jù)量過于龐大，單一表的查詢操作會(huì)出現(xiàn)效率低下的情況。因此，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢就成為一種優(yōu)化查詢效率的方法。
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢的核心思想是將大表拆分成多個(gè)小表，每個(gè)小表存儲(chǔ)一部分?jǐn)?shù)據(jù)，這樣每次查詢只需要掃描少量數(shù)據(jù)，從而提高查詢速度。在拆分表的過程中，需要注意的是相同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)表中，以充分利用索引等優(yōu)化機(jī)制。
二、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢的實(shí)現(xiàn)
1.拆分表
拆分表的方式主要有兩種：水平拆分和垂直拆分。
水平拆分是將大表的所有行按照某種規(guī)則拆分成多個(gè)小表，例如按照范圍、按照時(shí)間等劃分。例如，一個(gè)存儲(chǔ)用戶信息的大表，可以根據(jù)不同的地區(qū)拆分成多個(gè)小表，每個(gè)小表存儲(chǔ)該地區(qū)的用戶信息。
垂直拆分是按照列將大表拆分成多個(gè)小表，每個(gè)小表存儲(chǔ)對(duì)應(yīng)的列。例如，一個(gè)包含用戶信息和訂單信息的大表可以拆分成兩個(gè)小表，一個(gè)存儲(chǔ)用戶信息，一個(gè)存儲(chǔ)訂單信息。
2.查詢操作
在分表查詢時(shí)，需要指定查詢操作的表名稱和條件。例如，對(duì)于水平分表，可以使用UNION ALL語(yǔ)句將多個(gè)小表合并查詢。例如，查詢2023年1月到3月的用戶訂單信息，則可以使用如下的SQL語(yǔ)句：
SELECT * FROM orders_202301
UNION ALL
SELECT * FROM orders_202302
UNION ALL
SELECT * FROM orders_202303;
對(duì)于垂直分表，可以使用JOIN語(yǔ)句將多個(gè)小表關(guān)聯(lián)起來查詢。例如，查詢用戶訂單信息，則可以使用如下的SQL語(yǔ)句：
SELECT * FROM user_info LEFT JOIN order_info ON user_info.user_id = order_info.user_id;
三、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢的優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn)：
1.提高查詢速度
將大表拆分成多個(gè)小表后，每次查詢只需要掃描部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而極大地提高查詢速度。
2.提升數(shù)據(jù)處理能力
通過多個(gè)小表實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，可以提升系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力和性能。
3.靈活性高
根據(jù)數(shù)據(jù)處理的需求，可以靈活調(diào)整表的大小和劃分方式。
但是，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢也存在一定的劣勢(shì)：
1.增加復(fù)雜性
將大表拆分成多個(gè)小表，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移和管理，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性。同時(shí)，考慮到表之間的關(guān)系需要額外處理，例如JOIN操作需要額外的調(diào)整。
2.不利于查詢跨越多個(gè)分表的操作
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢是基于單表操作的，當(dāng)需要跨越多個(gè)分表進(jìn)行查詢操作時(shí)，需要用到UNION ALL語(yǔ)句進(jìn)行合并，這種操作效率較低。
四、
在大數(shù)據(jù)處理的情況下，如何優(yōu)化查詢效率是一個(gè)重要的技術(shù)難題。MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)分表查詢是一種優(yōu)化查詢效率的方法，通過將大表拆分成多個(gè)小表，可以提高查詢速度和數(shù)據(jù)處理能力。但是，分表查詢也存在一定的劣勢(shì)，需要在實(shí)際使用中根據(jù)需要進(jìn)行取舍。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- mysql 分區(qū) 與分表 區(qū)別
- 如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠高效查詢的千萬級(jí)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)？
mysql 分區(qū) 與分表 區(qū)別
一，什么是mysql分表，分區(qū)
什么是分表，從表面意思上看呢，就是把一張表分成N多個(gè)小表，具體請(qǐng)看mysql分表的3種方法
什么是分區(qū)，分區(qū)呢就是把一張表的數(shù)據(jù)分成N多個(gè)區(qū)塊，這些區(qū)塊可以在同一個(gè)磁盤上，也可以在不同的磁盤上
一，先說一下為什么要分表
當(dāng)一張的數(shù)據(jù)達(dá)到幾百萬時(shí)，你查詢一次所花的時(shí)間會(huì)變多，如果有聯(lián)合查詢的話，我想有可能會(huì)死在那兒了。分表的目的就在于此，減小數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)，縮短查詢時(shí)間。
根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，mysql執(zhí)行一個(gè)sql的過程如下：
1,接收到sql;2,把sql放到排隊(duì)隊(duì)列中 ;3,執(zhí)行sql;4,返回執(zhí)行結(jié)果。在這個(gè)執(zhí)行過程中最花時(shí)間在什么地方呢？之一，是排隊(duì)等待的時(shí)間，第二，sql的執(zhí)行時(shí)間。其實(shí)這二個(gè)是一回事，等待的同時(shí)，肯定有sql在執(zhí)行。所以我們要縮短sql的執(zhí)行時(shí)間。
mysql中有一種機(jī)制是表鎖定和行鎖定，為什么要出現(xiàn)這種機(jī)制，是為了保證數(shù)據(jù)的完整性，我舉個(gè)例子來說吧，如果有二個(gè)sql都要修改同一張表的同一條數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候怎么辦呢，是不是二個(gè)sql都可以同時(shí)修改這條數(shù)據(jù)呢？很顯然mysql對(duì)這種情況的處理是，一種是表鎖定（myisam存儲(chǔ)引擎），一個(gè)是行鎖定（innodb存儲(chǔ)引擎）。表鎖定表示你們都不能對(duì)這張表進(jìn)行操作，必須等我對(duì)表操作完才行。行鎖定也一樣，別的sql必須等我對(duì)這條數(shù)據(jù)操作完了，才能對(duì)這條數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。如果數(shù)據(jù)太多，一次執(zhí)行的時(shí)間太長(zhǎng)，等待的時(shí)間就越長(zhǎng)，這也是我們?yōu)槭裁匆直淼脑颉?/p>
二，分表
1，做mysql集群，例如：利用mysql cluster ，mysql proxy，mysql replication，drdb等等
有人會(huì)問mysql集群，根分表有什么關(guān)系嗎？雖然它不是實(shí)際意義上的分表，但是它啟到了分表的作用，做集群的意義是什么呢？為一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)減輕負(fù)擔(dān)，說白了就是減少sql排隊(duì)隊(duì)列中的sql的數(shù)量，舉個(gè)例子：有10個(gè)sql請(qǐng)求，如果放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的排隊(duì)隊(duì)列中，他要等很長(zhǎng)時(shí)間，如果把這10個(gè)sql請(qǐng)求，分配到5個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的排隊(duì)隊(duì)列中，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的隊(duì)列中只有2個(gè)，這樣等待時(shí)間是不是大大的縮短了呢？這已經(jīng)很明顯了。所以我把它列到了分表的范圍以內(nèi)，我做過一些mysql的集群：
linux mysql proxy 的安裝，配置，以及讀寫分離
mysql replication 互為主從的安裝及配置，以及數(shù)據(jù)同步
優(yōu)點(diǎn)：擴(kuò)展性好，沒有多個(gè)分表后的復(fù)雜操作（php代碼）
缺點(diǎn)：?jiǎn)蝹€(gè)表的數(shù)據(jù)量還是沒有變，一次操作所花的時(shí)間還是那么多，硬件開銷大。
2，預(yù)先估計(jì)會(huì)出現(xiàn)大數(shù)據(jù)量并且訪問頻繁的表，將其分為若干個(gè)表
這種預(yù)估大差不差的，論壇里面發(fā)表帖子的表，時(shí)間長(zhǎng)了這張表肯定很大，幾十萬，幾百萬都有可能。 聊天室里面信息表，幾十個(gè)人在一起一聊一個(gè)晚上，時(shí)間長(zhǎng)了，這張表的數(shù)據(jù)肯定很大。像這樣的情況很多。所以這種能預(yù)估出來的大數(shù)據(jù)量表，我們就事先分出個(gè)N個(gè)表，這個(gè)N是多少，根據(jù)實(shí)際情況而定。以聊天信息表為例：
我事先建100個(gè)這樣的表，message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根據(jù)用戶的ID來判斷這個(gè)用戶的聊天信息放到哪張表里面，你可以用hash的方式來獲得，可以用求余的方式來獲得，方法很多，各人想各人的吧。下面用hash的方法來獲得表名：
查看復(fù)制打印?
說明一下，上面的這個(gè)方法，告訴我們user18991這個(gè)用戶的消息都記錄在message_10這張表里，user34523這個(gè)用戶的消息都記錄在message_13這張表里，讀取的時(shí)候，只要從各自的表中讀取就行了。
優(yōu)點(diǎn)：避免一張表出現(xiàn)幾百萬條數(shù)據(jù)，縮短了一條sql的執(zhí)行時(shí)間
缺點(diǎn)：當(dāng)一種規(guī)則確定時(shí)，打破這條規(guī)則會(huì)很麻煩，上面的例子中我用的hash算法是crc32，如果我現(xiàn)在不想用這個(gè)算法了，改用md5后，會(huì)使同一個(gè)用戶的消息被存儲(chǔ)到不同的表中，這樣數(shù)據(jù)亂套了。擴(kuò)展性很差。
3，利用merge存儲(chǔ)引擎來實(shí)現(xiàn)分表
我覺得這種方法比較適合，那些沒有事先考慮，而已經(jīng)出現(xiàn)了得，數(shù)據(jù)查詢慢的情況。這個(gè)時(shí)候如果要把已有的大數(shù)據(jù)量表分開比較痛苦，最痛苦的事就是改代碼，因?yàn)槌绦蚶锩娴膕ql語(yǔ)句已經(jīng)寫好了，現(xiàn)在一張表要分成幾十張表，甚至上百?gòu)埍?，這樣sql語(yǔ)句是不是要重寫呢？舉個(gè)例子，我很喜歡舉子
mysql>show engines;的時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)mrg_myisam其實(shí)就是merge。
查看復(fù)制打印?
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
-> PRIMARY KEY (`id`)
-> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
-> PRIMARY KEY (`id`)
-> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES(‘張映’, 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES(‘tank’, 1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT ‘0’,
-> INDEX(id)
-> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select id,name,sex from alluser;
+—-++—–+
| id | name | sex |
+—-++—–+
| 1 | 張映 | 0 |
| 1 | tank | 1 |
+—-++—–+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES(‘tank2’, 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select id,name,sex from user2
-> ;
+—-++—–+
| id | name | sex |
+—-++—–+
| 1 | tank | 1 |
| 2 | tank2 | 0 |
+—-++—–+
2 rows in set (0.00 sec)
從上面的操作中，我不知道你有沒有發(fā)現(xiàn)點(diǎn)什么？假如我有一張用戶表user，有50W條數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要拆成二張表user1和user2，每張表25W條數(shù)據(jù)，
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id
這樣我就成功的將一張user表，分成了二個(gè)表，這個(gè)時(shí)候有一個(gè)問題，代碼中的sql語(yǔ)句怎么辦，以前是一張表，現(xiàn)在變成二張表了，代碼改動(dòng)很大，這樣給程序員帶來了很大的工作量，有沒有好的辦法解決這一點(diǎn)呢？辦法是把以前的user表備份一下，然后刪除掉，上面的操作中我建立了一個(gè)alluser表，只把這個(gè)alluser表的表名改成user就行了。但是，不是所有的mysql操作都能用的
a，如果你使用 alter table 來把 merge 表變?yōu)槠渌眍愋?，到底層表的映射就被丟失了。取而代之的，來自底層 myisam 表的行被復(fù)制到已更換的表中，該表隨后被指定新類型。
b，網(wǎng)上看到一些說replace不起作用，我試了一下可以起作用的。暈一個(gè)先
mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
mysql> select * from alluser;
+—-++—–+
| id | name | sex |
+—-++—–+
| 1 | 張映 | 0 |
| 1 | tank | 1 |
| 2 | tank2 | 1 |
+—-++—–+
3 rows in set (0.00 sec)
c，一個(gè) merge 表不能在整個(gè)表上維持 unique 約束。當(dāng)你執(zhí)行一個(gè) insert，數(shù)據(jù)進(jìn)入之一個(gè)或者最后一個(gè) myisam 表（取決于 insert_method 選項(xiàng)的值）。mysql 確保唯一鍵值在那個(gè) myisam 表里保持唯一，但不是跨里所有的表。
d,當(dāng)你創(chuàng)建一個(gè) merge 表之時(shí)，沒有檢查去確保底層表的存在以及有相同的機(jī)構(gòu)。當(dāng) merge 表被使用之時(shí)，mysql 檢查每個(gè)被映射的表的記錄長(zhǎng)度是否相等，但這并不十分可靠。如果你從不相似的 myisam 表創(chuàng)建一個(gè) merge 表，你非常有可能撞見奇怪的問題。
優(yōu)點(diǎn)：擴(kuò)展性好，并且程序代碼改動(dòng)的不是很大
缺點(diǎn)：這種方法的效果比第二種要差一點(diǎn)
三，總結(jié)一下
上面提到的三種方法，我實(shí)際做過二種，之一種和第二種。第三種沒有做過，所以說的細(xì)一點(diǎn)。哈哈。做什么事都有一個(gè)度，超過個(gè)度就過變得很差，不能一味的做數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器集群，硬件是要花錢買的，也不要一味的分表，分出來1000表，mysql的存儲(chǔ)歸根到底還以文件的形勢(shì)存在硬盤上面，一張表對(duì)應(yīng)三個(gè)文件，1000個(gè)分表就是對(duì)應(yīng)3000個(gè)文件，這樣檢索起來也會(huì)變的很慢。我的建議是
方法1和方法2結(jié)合的方式來進(jìn)行分表
方法1和方法3結(jié)合的方式來進(jìn)行分表
我的二個(gè)建議適合不同的情況，根據(jù)個(gè)人情況而定，我覺得會(huì)有很多人選擇方法1和方法3結(jié)合的方式
二，mysql分表和分區(qū)有什么區(qū)別呢
1，實(shí)現(xiàn)方式上
a），mysql的分表是真正的分表，一張表分成很多表后，每一個(gè)小表都是完正的一張表，都對(duì)應(yīng)三個(gè)文件，一個(gè).MYD數(shù)據(jù)文件，.MYI索引文件，.frm表結(jié)構(gòu)文件。
# ls |grep user
alluser.MRG
alluser.frm
user1.MYD
user1.MYI
user1.frm
user2.MYD
user2.MYI
user2.frm
Php代碼
# ls |grep user
alluser.MRG
alluser.frm
user1.MYD
user1.MYI
user1.frm
user2.MYD
user2.MYI
user2.frm
簡(jiǎn)單說明一下，上面的分表呢是利用了merge存儲(chǔ)引擎（分表的一種），alluser是總表，下面有二個(gè)分表，user1，user2。他們二個(gè)都是獨(dú)立的表，取數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們可以通過總表來取。這里總表是沒有.MYD,.MYI這二個(gè)文件的，也就是說，總表他不是一張表，沒有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)都放在分表里面。我們來看看.MRG到底是什么東西
# cat alluser.MRG |more
user1
user2
#INSERT_METHOD=LAST
Php代碼
# cat alluser.MRG |more
user1
user2
#INSERT_METHOD=LAST
從上面我們可以看出，alluser.MRG里面就存了一些分表的關(guān)系，以及插入數(shù)據(jù)的方式?？梢园芽偙砝斫獬梢粋€(gè)外殼，或者是聯(lián)接池。
b），分區(qū)不一樣，一張大表進(jìn)行分區(qū)后，他還是一張表，不會(huì)變成二張表，但是他存放數(shù)據(jù)的區(qū)塊變多了。
# ls |grep aa
aa#P#p1.MYD
aa#P#p1.MYI
aa#P#p3.MYD
aa#P#p3.MYI
aa.frm
aa.par
Php代碼
# ls |grep aa
aa#P#p1.MYD
aa#P#p1.MYI
aa#P#p3.MYD
aa#P#p3.MYI
aa.frm
aa.par
從上面我們可以看出，aa這張表，分為二個(gè)區(qū)，p1和p3，本來是三個(gè)區(qū)，被我刪了一個(gè)區(qū)。我們都知道一張表對(duì)應(yīng)三個(gè)文件.MYD,.MYI,.frm。分區(qū)呢根據(jù)一定的規(guī)則把數(shù)據(jù)文件和索引文件進(jìn)行了分割，還多出了一個(gè).par文件，打開.par文件后你可以看出他記錄了，這張表的分區(qū)信息，根分表中的.MRG有點(diǎn)像。分區(qū)后，還是一張，而不是多張表。
2，數(shù)據(jù)處理上
a），分表后，數(shù)據(jù)都是存放在分表里，總表只是一個(gè)外殼，存取數(shù)據(jù)發(fā)生在一個(gè)一個(gè)的分表里面?？聪旅娴睦樱?/p>
select * from alluser where id=’12′表面上看，是對(duì)表alluser進(jìn)行操作的，其實(shí)不是的。是對(duì)alluser里面的分表進(jìn)行了操作。
b），分區(qū)呢，不存在分表的概念，分區(qū)只不過把存放數(shù)據(jù)的文件分成了許多小塊，分區(qū)后的表呢，還是一張表。數(shù)據(jù)處理還是由自己來完成。
3，提高性能上
a），分表后，單表的并發(fā)能力提高了，磁盤I/O性能也提高了。并發(fā)能力為什么提高了呢，因?yàn)椴閷ひ淮嗡ǖ臅r(shí)間變短了，如果出現(xiàn)高并發(fā)的話，總表可以根據(jù)不同的查詢，將并發(fā)壓力分到不同的小表里面。磁盤I/O性能怎么搞高了呢，本來一個(gè)非常大的.MYD文件現(xiàn)在也分?jǐn)偟礁鱾€(gè)小表的.MYD中去了。
b），mysql提出了分區(qū)的概念，我覺得就想突破磁盤I/O瓶頸，想提高磁盤的讀寫能力，來增加mysql性能。
在這一點(diǎn)上，分區(qū)和分表的測(cè)重點(diǎn)不同，分表重點(diǎn)是存取數(shù)據(jù)時(shí)，如何提高mysql并發(fā)能力上；而分區(qū)呢，如何突破磁盤的讀寫能力，從而達(dá)到提高mysql性能的目的。
4），實(shí)現(xiàn)的難易度上
a），分表的方法有很多，用merge來分表，是最簡(jiǎn)單的一種方式。這種方式根分區(qū)難易度差不多，并且對(duì)程序代碼來說可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分區(qū)麻煩了。
b），分區(qū)實(shí)現(xiàn)是比較簡(jiǎn)單的，建立分區(qū)表，根建平常的表沒什么區(qū)別，并且對(duì)開代碼端來說是透明的。
三，mysql分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢
1，都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個(gè)良好的表面。
如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠高效查詢的千萬級(jí)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)？
我們先探討非高并發(fā)量的實(shí)現(xiàn)。
對(duì)于查詢頻次較高的字段，加上索引。
加索引注意事項(xiàng)：1.對(duì)那些字符內(nèi)容較長(zhǎng)的更好不要加索引2.按照官方文檔，單表加的索引不要超過16個(gè)，索引的長(zhǎng)度不要超過256個(gè)字節(jié)。隨意加索引，會(huì)給數(shù)據(jù)維護(hù)增加負(fù)擔(dān)
其實(shí)，可以引入分區(qū)。
分區(qū)注意事項(xiàng)：1.常見的分區(qū)類型有range，list，hash，key等。用的比較多的就是range分區(qū)。2.對(duì)于初始建立索引的時(shí)候，我們往往會(huì)忽視一個(gè)前提條件，導(dǎo)致添加失敗報(bào)錯(cuò)。這里的前提是，如果表是有主鍵的，分區(qū)的鍵和主鍵不是同一個(gè)，那么分區(qū)的鍵也必須是主鍵。
引入分區(qū)后，數(shù)據(jù)寫入時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)自動(dòng)判斷寫入哪個(gè)分區(qū)
對(duì)于并發(fā)量較高的，我們除了做上面的操作外，就要考慮分庫(kù)分表或者采用一主多從的方式。
未來我相信這類問題需要采用NewSQl這類數(shù)據(jù)庫(kù)來解決，如TiDb等，此時(shí)，我們將不必考慮數(shù)據(jù)分區(qū)的問題，而且可以做到數(shù)據(jù)水平無限擴(kuò)展，和熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分布。
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