数据库拆分表
❶ 如何用ACCESS数据库拆分数据
方法一
1、通过sql语句,然后使用Docmd.runsql 或Currentdb.Execute 执行Sql语句批量拆分
2、通过DAO或ADO 使用Recordset记录集来循环插入,这个需要懂VBA代码及Do while循环
希望可帮到你
❷ 数据库水平拆分和垂直拆分 怎么实现
垂直拆分
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:
把不常用的字段单独放在一张表;
把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用join关键起来即可;
水平拆分
水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
水平拆分的一些技巧
1. 拆分原则
通常情况下,我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有400W的用户表users,为提高其查询效率我们把其分成4张表
users1,users2,users3,users4
通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4]
这里是个小哈希,然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询
$_GET['id'] = 17,
17%4 + 1 = 2,
$tableName = 'users'.'2'
Select * from users2 where id = 17;
在insert时还需要一张临时表uid_temp来提供自增的ID,该表的唯一用处就是提供自增的ID;
insert into uid_temp values(null);
得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入;
注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的,但是要记得去掉auto_increment自增长
另外
部分业务逻辑也可以通过地区,年份等字段来进行归档拆分;
进行拆分后的表,只能满足部分查询的高效查询需求,这时我们就要在产品策划上,从界面上约束用户查询行为。比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询;
在做分析或者统计时,由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union把所有表都组合成一张视图来进行查询,然后再进行查询;
Create view users as select from users1 union select from users2 union.........
❸ 数据库分区和分表的区别
分区、分表、分库的详细理解
一、什么是分区、分表、分库
分区
就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的
分表
就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。
分库
一旦分表,一个库中的表会越来越多
将整个数据库比作图书馆,一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时,如果不分章节,查找的效率将会下降。而同理,在数据库中就是分区。
二、常用的单机数据库的瓶颈
问题描述
单个表数据量越大,读写锁,插入操作重新建立索引效率越低。
单个库数据量太大(一个数据库数据量到就是极限)
单个数据库服务器压力过大
读写速度遇到瓶颈(并发量几百)
三、分区
什么时候考虑使用分区?
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
表中的数据是分段的
对数据的操作往往只涉及一部分数据,而不是所有的数据
分区解决的问题
主要可以提升查询效率
分区的实现方式(简单)
mysql5 开始支持分区功能
四、分表
什么时候考虑分表?
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
当频繁插入或者联合查询时,速度变慢
分表解决的问题
分表后,单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了,写操作效率提高了
查询一次的时间短了
数据分布在不同的文件,磁盘I/O性能提高
读写锁影响的数据量变小
插入数据库需要重新建立索引的数据减少
分表的实现方式(复杂)
需要业务系统配合迁移升级,工作量较大
分区和分表的区别与联系
分区和分表的目的都是减少数据库的负担,提高表的增删改查效率。
分区只是一张表中的数据的存储位置发生改变,分表是将一张表分成多张表。
当访问量大,且表数据比较大时,两种方式可以互相配合使用。
当访问量不大,但表数据比较多时,可以只进行分区。
常见分区分表的规则策略(类似)
Range(范围)
Hash(哈希)
按照时间拆分
Hash之后按照分表个数取模
在认证库中保存数据库配置,就是建立一个DB,这个DB单独保存user_id到DB的映射关系
❹ 请问该数据库表应该如何分解,应该分解成几个表,求详解
一个学生表包含除了各种费用的字段(主键学生学号)
费用表包含学号、费用类型、费用数额(主键自增长、外键学号链接学生表的学号)
=====这两个拆分比较重要必须的。
其他如学校、专业、学生来源、费用类型等等可枚举的字段类型,你可以单独为他们建一个表然后设置对应字段外键链接。这样做可以让你以后有新增类型时候方便管理。
当然这个也可以不新建表自己在程序里写这些字段对应类型的枚举也没问题。
❺ mysql数据库一表拆分多表
呵呵,这个还不好办么,你写的语句类似这个吧
我用C++语法给你写吧,希望能给你点提示
int
a;
a=x_id%9
CString
tbl_name
tbl_name="A_"+a;
CString
Sql;
Sql="select
*
from"
+
tblname;
❻ 整个数据库的dmp文件能拆分出表吗
可以。
数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分,另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分。垂直切分一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面, 垂直切分的优缺点介绍:
优点:拆分后业务清晰,拆分规则明确。系统之间整合或扩展容易。数据维护简单。
缺点:部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度。受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈,不易数据扩展跟性能提高。事务处理复杂。由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库,所以有些业务表会过于庞大,存在单库读写与存储瓶颈,所以就需要水平拆分来做解决。水平切分相对于垂直拆分,水平拆分不是将表做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,水平切分的优缺点介绍:拆分规则抽象好,join操作基本可以数据库做。
不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈。应用端改造较少。提高了系统的稳定性跟负载能力。拆分规则难以抽象。分片事务一致性难以解决。数据多次扩展难度跟维护量极大。跨库join性能较差。垂直切分和水平切分共同的特点和缺点有:引入分布式事务的问题。跨节点Join的问题。跨节点合并排序分页问题。多数据源管理问题。
❼ oracle数据库按照一定条件把表拆分为多个表
其实不需要拆分表,分区就可以,还是原来的表名,只是将原来的表分成了若干的分区,这样能起到分表的效果,还不用分成很多的表。
比如你原来的表的名字是A,那么将该表改为A1,然后从新建立一个分区表A,分区的依据是班级,也就是list分区,也就是一般意义上的列表分区表。
然后再将A1的数据插入新A表就可以了。
至于分区表的建立方式,往上很多,可以自行查找。
这样操作查询的语句不需要变,只是在不跨分区查询的情况下,相当于分成了若干张表去查询。比如查询1班的成绩,那么就是在1班的分区内,不会有2班的问题,就相当于你用一个指头就能解决问题,不会动用这个手一样。
如果分表的话,那么假设有12个班,那么就要建立12张表,这样的话,语句就要写12次,冗余太大了。
❽ sql数据库表的拆分
参考语句:
select code,
sum(case when play_id=1 then cnt else 0 end ) play_id01,
sum(case when play_id=2 then cnt else 0 end ) play_id02,
sum(case when play_id=3 then cnt else 0 end ) play_id03
form 表
group by code