分表存儲查詢

㈠ 分布式資料庫片段查詢是什麼

一些多機查詢計算場景下，要求合並多機數據源，假設某個需求需要將數據再次計算。

計算的列不在select查詢中，拿回來的多機數據源因為沒有需要計算的列，就無法計算。

通過記錄原來select的列數，將需要再次計算的列附加到select列中，待計算完畢後，按照原來的select列數將數據發送給客戶端。

本方案應用於多機查詢處理中（分布式資料庫），結合數據定義配置，使用本方法能夠獲取到查詢需要的額外列是否真實有效，結合數據散列方法優化本方法的使用。

Original query：原始查詢，一般是用戶發給資料庫的查詢語句；Sytax tree：語法樹，用戶發送給資料庫的查詢語句，通過解析器生成的一個可供代碼處理的邏輯結構；Fetch select list:這個動作是獲取SELECT查詢語句中的查詢列。

Have group:這個動作是檢查SELECT查詢語句中是否存在GROUP關鍵字。Have order:這個動作是檢查SELECT查詢語句中是否存在ORDER關鍵字。Select list:一個存儲SELECT語句中查詢列的數據結構。

Select list, [group list, order list]：修改後的查詢語句格式，括弧裡面的新增列，是附加到原始列後面的。

原始sql解析成語法樹結構，該語法樹能夠提供一個代碼結構，後續處理流程會使用到這個代碼結構。首先掃描SELECT查詢的列，將SELECT的列存儲到SELECT LIST結構中。

掃描語法樹查看是否有GROUP（分組）關鍵字存在，如果存在，需要判斷GROUP分組的列在SELECT LIST中是否已經存在，如果不存在，則將GROUP分組列增加到SELECT LIST中，並將GROUP分組列附加到原查詢語句的查詢列尾部，並且記錄下分組列在查詢列中的位置。

掃描語法樹查看是否有ORDER（排序）關鍵字存在，如果存在，需要判斷SELECT LIST是否已經存在ORDER排序列，如果ORDER排序列沒有包含在SELECT LIST中，則將ORDER排序列放入SELECT LIST中，並且將ORDER排序列附加到查詢語句尾部，標記ORDER排序列在查詢語句中的位置。

經過處理流程1，2，3，4就將客戶端發送給資料庫的原始查詢語句改寫為新的查詢語句，下面使用一個具體例子來說明實際處理過程。

例：Original query（原始查詢語句，客戶端發送給資料庫的查詢語句）：SELECT email FROM userInfo WHERE create_time > 『2011-11-11』 GROUP BY name order by id desc。

syntax tree：SQL解析後的語法樹（略，這是其他獨立模塊提供的），Fetch select list：掃描語法樹，可以發現SELECT查詢的列有email，因此，將email存放到SELECT LIST。

Have group:掃描語法樹，發現有GROUP關鍵字，分組列name不存在與SELECT LIST中，因將name放入SELECT LIST中，並且將name附加到查詢列後面。

這時候SQL語句為SELECT email, name FROM…，標記分組列name在查詢中的位置為1（從左到右，從0開始，email位置為0，name為1）。

Have order掃描語法樹，發現有ORDER關鍵字，排序列為id，該列不在SELECT LIST中，因此將排序列ID附加到查詢語句中，查詢語句變為SELECT email, name, id FROM … ，標記排序列在查詢中的位置為2。

經過一系列處理流程，那麼為了實現這次查詢，已經將查詢重寫改寫為形成一個新的查詢：SELECT email,name, id FROM userInfo WHERE create_time > 『2011-11-11』 GROUP BY name ORDER BY id DESC。

所得到的信息有：原始查詢的列數，改寫後的列數，分組列位置，排序列的位置。使用處理後的SQL語句從數據存放點取回數據，根據所得到的信息，依次執行分組，排序，然後再發送的時候，按照原始查詢的列數發送數據到客戶端。

分庫分表後能夠支持復雜查詢，如GROUP、ORDER等等；數據存儲節點參與計算，相比直接把數據全部查詢到應用程序中進行計算，具有更小的網路開銷，更快的計算速度。

在多機查詢中，不需要應用程序參與查詢計算；通過關系代數等價變化的方式，重寫查詢語句，讓數據節點參與查詢計算的方式，相比常規方案性價比要高。

㈡ 大數據量最近的存儲分表常見演算法

大數據量最近的存儲分表常見演算法
當一個應用的數據量大的時候，我們用單表和單庫來存儲會嚴重影響操作速度，如mysql的myisam存儲，我們經過測試，200w以下的時候，mysql的訪問速度都很快，但是如果超過200w以上的數據，他的訪問速度會急劇下降，影響到我們webapp的訪問速度，而且數據量太大的話，如果用單表存儲，就會使得系統相當的不穩定，mysql服務很容易掛掉。所以當數據量超過200w的時候，建議系統工程師還是考慮分表.
以下是幾種常見的分表演算法。
1.按自然時間來分表/分庫;
如一個應用的數據在一年後數據量會達到200w左右，那麼我們就可以考慮用一年的數據來做為一個表或者庫來存儲，例如，表名為app，那麼2010年的數據就是app_2010，app_2011;如果數據量在一個月就達到了200w左右，那麼我們就可以用月份來分，app_2010_01，app_2010_02.
2.按數字類型hash分表/分庫;
如果我們要存儲用戶的信息，我們應用的注冊量很大，我們用單表是不能滿足存儲需求的，那麼我們就可以用用戶的編號來進行hash，常見的是用取余操作，如果我們要分30張表來存儲用戶的信息，那麼用戶編號為1的用戶1%30=1，那麼我們就存在user_01表裡，如用戶的編號為500，那麼500%30=20，那麼我們就將此用戶的信息存儲在user_20的表裡.
3.按md5值來分表/分庫;
我們假設要存儲用戶上傳的文件，如果上傳量大的話，也會帶來系統的瓶頸問題，我們做過試驗，在一個文件夾下如果超過200個文件的話，文件的瀏覽效率會降低，當然，這個不屬於我們本文討論的范圍，這塊也要做散列操作.我們可以用文件的用戶名來md5或者用文件的md5校驗值來做，我們就可以用md5的前5位來做hash，這樣最多我們就可以得到5^5=3125個表，每次在存儲文件的時候，就可以用文件名的md5值的前5位來確定這個文件該存那張表.
4.實例:某微博的url加密演算法和存儲策略的猜想.
現在好多微博都用這樣的url來訪問，如果他們的域名為www.example.com，那麼如果你發微博的時候，你會發現你所發的url都變成了http://t.cn/Mx4ja1，這樣的形式，他們是怎麼進行這樣的轉換呢?我猜想就是用到了我們上面講的md5的存儲和查找規則，用你發的url來進行md5，得到md5值之後，如我們例子來說，就會用前6位來進行分表.
5.分表所帶來的問題.
分表也會帶來一系列的問題，如分頁的實現，統計的實現，如果我們要做一個所有數據的分頁，那麼我們得每張表都得遍歷一遍，這樣訪問效率會很低下.之前我嘗試過用mysql的代理來實現，最終用tcsql來實現了.
6.分表演算法的選擇.
首先，分表適合於沒有大的列表的應用來使用，要不然，會為這部分做好多額外的工作，如果你的應用數據量不是特別大的話，最好別用分表。7.針對每秒插入數據500+的設想為什麼要這個呢，因為很多資料庫在數據上千萬級別後，每秒插入數據的數度不是很快了，所以500/秒的速度夠嗆，解決方案設想：建立數據總表及兩個緩沖表，結構完全相同，將數據先插入其中一個緩沖表中，等到一定時間(插入效率降低之前)，轉向插入另一個緩沖表，同時啟動一個後台進程將第
一個緩沖表的的數據轉入總表，轉入總表後刪除第一個緩沖表中的數據; 再等到一定時間(還是插入效率降低之前)，轉向插入第一個緩沖表，這時啟動一個後台進程將第
二個緩沖表的的數據轉入總表，轉入總表後刪除第二個緩沖表中的數據; 如此循環往復...

如果後台進程處理的時間超過兩個緩沖表的循環周期的話，甚至可以考慮建立三個乃至四個緩沖表。

這僅僅是解決插入效率，查詢什麼的問題也大。

㈢ 資料庫分區、分庫和分表的實現方式！

資料庫分區、分庫和分表是提升大型資料庫系統性能與可靠性的關鍵策略。它們針對的是數據存儲量不斷增長的挑戰，旨在優化資料庫操作，包括查詢速度、並發處理能力和數據管理的靈活性。

資料庫分區是將一個大型資料庫分解為多個邏輯部分，每個部分為一個分區。這種做法提高了資料庫的可擴展性和可用性，使各個分區能獨立管理和維護。

水平分區與垂直分區是兩種主要的資料庫分區方式，其區別在於數據的分割維度。水平分區聚焦於數據行的分割，而垂直分區則側重於數據列的劃分。

在處理數據量龐大的場景時，資料庫分表成為一種有效手段，通過將大型表拆分為多個小型表，分表同樣提升了資料庫性能。然而，分表操作的復雜度相對較高，需要與業務邏輯緊密配合。

資料庫分表的方式包括水平分表和垂直分表。水平分表是根據業務邏輯對數據行進行分割，垂直分表則是基於列的業務邏輯對數據進行劃分。每種方式都旨在優化查詢效率和並發處理能力，同時減少數據沖突和死鎖的風險。

資料庫分庫則是將大型資料庫劃分為多個小型資料庫，每個分庫獨立管理和維護，進一步提升了系統的可擴展性和可用性。垂直分庫和水平分庫是兩種常見分庫方式，它們分別適用於不同場景，例如垂直分庫優化常見查詢列，而水平分庫適用於數據量巨大、單個節點無法承載的情況。

分庫的實現通常需要考慮數據一致性、事務處理和數據分散策略。在實現水平分庫時，分片鍵的選擇尤為重要，以確保數據均勻分布於各個節點，並能有效處理數據一致性問題。

總結而言，資料庫分區、分庫和分表通過優化資料庫系統的結構和操作流程，顯著提升了性能與可靠性。它們適用於應對數據量快速增長的挑戰，通過合理的設計與實施，能夠顯著提升大型資料庫系統的整體表現。