拆表数据库

A. 把一个大数据库分为几个小数据库,有哪些方便地方法具体操作过程如何

互联网公司普遍采用的读写分离，拆库拆表的方法，
但是具体的要么要在应用层做处理，类似淘宝早期的做法，要求应用区分后端的数据库，
要么就需要建立一个数据访问层，由数据访问层去处理后端的数据库拆分，类似淘宝后期做法，
具体的你可以到文库里面搜淘宝分布式数据库之类的文章来看。

B. 如何把多对多关系的表拆分成两张一对多的表 数据库

通过sqlserver2000的向导来创建多个表的视图。这样就是把多表组合成一张表了。 其中一张表做无谓关系图就行了以偶那个该，你试试！

C. MySQL拆表遇到的问题：相同用户的多条数据分布在拆前后的多个表中，需要类似GROUP BY的筛选效果~

SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id
FROM(
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record GROUP BY user_id
UNION
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record_20170101 GROUP BY user_id
UNION
SELECT MAX(login_time) AS login_time,user_id FROM user_login_record_20180101 GROUP BY user_id
)TMP GROUP BY user_id

D. 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。

E. 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

mysql分库分表一般有如下场景

其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案宽兄落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个晌陵拦截器

实现动态数据源慎谨袭获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:

F. 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。