資料庫分表
主要看你的表是如何定義的。就是time欄位是那種類型（雖然sqlite是無類型資料庫）
假設你的表table1是 integer， integer，integer，time not null default current_timestamp
insert into table1(ID,data1,data2) values (1,1023,168);----系統自動就把time去當前的timestamp插入了
或者nsert into table1(ID,data1,data2,time) values (1,1023,168,datetime('now')); 沒有測試過，但是基本可行
Ⅱ mysql資料庫分表最多分多少合適
mysql對資料庫和表的大小都沒有做限制，mysql是一個軟體，每一個表都是一個獨立的文件，大小要看具體操作系統對單個文件的限制。因此，很大，一般不需要管它 。
mysql自5.1以後支持分區表，語法同Oracle類似
分區表類型有range、list、hash、key等幾種，我給一個range分區的例子吧
CREATE TABLE employees (
Ⅲ 資料庫一個表數據太多了,如何分表
這個要看你是什麼資料庫。
Oracle 或者 SQL Server 企業版本的， 可以嘗試使用 分區表來處理。
如果對 分區表不熟悉， 或者不高興折騰。
SQL Server 可以嘗試使用 分區視圖的方式來處理。
Ⅳ 資料庫分表如何查詢
select * from user where id= 1
Ⅳ 什麼是資料庫分表技術
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
資料庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶資料庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2 何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
上述整理於互聯網
Ⅵ 資料庫分區和分表的區別
分區、分表、分庫的詳細理解
一、什麼是分區、分表、分庫
分區
就是把一張表的數據分成N個區塊，在邏輯上看最終只是一張表，但底層是由N個物理區塊組成的
分表
就是把一張表按一定的規則分解成N個具有獨立存儲空間的實體表。系統讀寫時需要根據定義好的規則得到對應的字表明，然後操作它。
分庫
一旦分表，一個庫中的表會越來越多
將整個資料庫比作圖書館，一張表就是一本書。當要在一本書中查找某項內容時，如果不分章節，查找的效率將會下降。而同理，在資料庫中就是分區。
二、常用的單機資料庫的瓶頸
問題描述
單個表數據量越大，讀寫鎖，插入操作重新建立索引效率越低。
單個庫數據量太大（一個資料庫數據量到就是極限）
單個資料庫伺服器壓力過大
讀寫速度遇到瓶頸（並發量幾百）
三、分區
什麼時候考慮使用分區？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
表中的數據是分段的
對數據的操作往往只涉及一部分數據，而不是所有的數據
分區解決的問題
主要可以提升查詢效率
分區的實現方式（簡單）
mysql5 開始支持分區功能
四、分表
什麼時候考慮分表？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
當頻繁插入或者聯合查詢時，速度變慢
分表解決的問題
分表後，單表的並發能力提高了，磁碟I/O性能也提高了，寫操作效率提高了
查詢一次的時間短了
數據分布在不同的文件，磁碟I/O性能提高
讀寫鎖影響的數據量變小
插入資料庫需要重新建立索引的數據減少
分表的實現方式（復雜）
需要業務系統配合遷移升級，工作量較大
分區和分表的區別與聯系
分區和分表的目的都是減少資料庫的負擔，提高表的增刪改查效率。
分區只是一張表中的數據的存儲位置發生改變，分表是將一張表分成多張表。
當訪問量大，且表數據比較大時，兩種方式可以互相配合使用。
當訪問量不大，但表數據比較多時，可以只進行分區。
常見分區分表的規則策略（類似）
Range（范圍）
Hash（哈希）
按照時間拆分
Hash之後按照分表個數取模
在認證庫中保存資料庫配置，就是建立一個DB，這個DB單獨保存user_id到DB的映射關系
Ⅶ mysql資料庫分表
可以把表進行豎向分表，把經常用的放在一個表格中，表中的部分數據冗餘是可以的
Ⅷ mysql資料庫數據達到多少分表
mysql單資料庫對數據表限制數量的問題：
1.一個資料庫是沒有表現值的，或者說這個被限制的值很大
2.一個mysqld服務可以支持的表對象數量是，42億多點，所以這個限制基本上不需要考慮
從性能考慮的話，一個資料庫建立多少張表適合的問題：
1.當一個資料庫或實例中，表太多，意味著可能同時需要打開的表，從操作系統角度說就是：文件描述符很多，這個操作系統有限制的，但是可以修改操作系統的內核參數達到
2.多少表性能就會下降，分2點闡述
2.1.分表多，意味著需要維護的表結構和統計信息多，一般情況下此不會成為任何瓶頸，但是太不合理，比如幾萬甚至更大，可能就有問題了
2.2.性能是否下降明顯，最直接的就是：跟伺服器的承載能力和數據量有關系，這個是最直接的
3.反問「為何要分很多表」呢？
3.1.分表太多，容易造成程序邏輯復雜，降低性能，以及增加出錯的風險點
3.2.若是表中的數據量（指容量，多少GB）很大，只是分表解決不了問題，因為在同一個伺服器上，其物理IO能力最優先達到瓶頸
所以，一個資料庫建立多少表，這個MYSQL是沒有限制的。但是從性能考慮，肯定是有一定影響的，但是從IO和其他伺服器性能考慮，這塊的性能基本上還不足影響到很大成份。所以建議大家一個資料庫建立在二百個表以下，這樣也是比較合理的了。影響性能也不大。
但是如果你執意要知道MYSQL能夠建立多少個表的話，可以參考以下理論值的資料吧：
在mysql中，每個資料庫最多可創建20億個表，一個表允許定義1024列，每行的最大長度為8092位元組（不包括文本和圖像類型的長度）。
當表中定義有varchar、nvarchar或varbinary類型列時，如果向表中插入的數據行超過8092位元組時將導致Transact-SQL語句失敗，並產生錯誤信息。
Ⅸ 資料庫為什麼要分庫分表，資料庫分庫分表
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
數
據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額
外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。