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数据表的拆分数据表拆分可以分为两种形式，分别是水平切分和垂直切分水平切分：根据表中数据的逻辑关系，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。
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mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割 优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。
）、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
)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。
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA， MyBatis等ORM工具。
MyBatis可以处理任何类型的复杂键定义和关系。虽然最好还是将数据库设计得更合理一些， 但MyBatis的确可以处理那些使用无意义键、自然键、复合键甚至根本没有键的表。
mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页，limit 子句接受 一个或两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数量。
最终实现数据库中的分页时候可以使用limit关键词（针对mysql）进行分页，如果是oracle或者sql server他们都有自带的rownum函数可以使用。
1、垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。水平区分 水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。
2、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
3、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。
4、首先将存储引擎限定在innodb 如果将不同的表分到多个库多个机器上，那一定是能提升性能的，毕竟你花钱买机器了，总的可用CPU和内存高了。这种情况不必考虑。
5、，接收到sql；2，把sql放到排队队列中 ；3，执行sql；4，返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。
6、我们先探讨非高并发量的实现。对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照guan 方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
1、如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。
2、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
3、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。
4、mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。这样就可以加速了。
