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很多时候，我们查询数据的时候都不会把明细数据查询出来，那样一般意义也不大。更多的时候是根据业务需求，把数据聚合成业务能直接使用的数据。MYSQL中有5个聚合函数，如下面5个，用的最多的还是count和sum，下面分别介绍一下用法。
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【COUNT】
在MySQL中，COUNT()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数，使用方法有以下两种：
求order表中，查询一共有多少条订单数，SQL语句如下↓
【SUM】
在MySQL中，SUM()是一个求总和的函数，返回指定列值的总和。
求order表中所有产品销售数量，SQL语句如下↓
【AVG】
在MySQL中，AVG()函数通过计算返回的行数和每一行数据的和，求得指定列数据的平均值。
求order表中，2021年所有产品的平均单价，SQL语句如下↓
【MAX/MIN】
在MySQL中，MAX()函数是用来返回指定列中的最大值。
求order表中，查询最大的单价价格，SQL预计如下↓
在MySQL中，MIN()函数是用来返回指定列中的最小值。
求order表中，查询最小的单价价格，SQL预计如下↓
【结合GROUP BY】
正常情况下，聚合函数都是搭配着GROUP BY来使用的。可以是按省份聚合、产品聚合、时间聚合等等。下面演示每个品牌最低单价的聚合，其他几个聚合函数使用方式一样，SQL语句如下↓
还可以用ORDER BY排个序，求每个品牌累计销售价格的SQL语句，从高到低排序↓
End
◆ PowerBI开场白
◆ Python高德地图可视化
◆ Python不规则条形图
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。
主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
水平分库分表切分规则
1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20000一个表；
2. HASH取模
一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
3. 地理区域
比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。
4. 时间
按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
1、使用用索引
注意有些情况下不能够使用索引来提高Order By语句的查询性能。
这里需要注意的是，并不是任何情况下都能够通过使用索引来提高Order Byz子句的查询效率。如对不同的关键字使用这个语句、混合使用ASC模式和DESC模式、用于查询条件的关键字与Order By语句中所使用的关键字不同、对关键字的非连续元素使用Order By子句、在同一条语句中使用不同的Order BY 和Group BY表达式、使用的表索引的类型不能够按顺序来保存行等情况，就无法通过使用索引来解决Order By语句的排序问题。此时就需要另想他法。如可以重新调整表结构或者查询语句，以满足使用这个特性的特定条件。
通常情况下，为了避免使用Order By语句导致的查询速度变慢的问题，先是需要考虑使用索引来解决问题。如果不能够通过索引来解决问题，那么可以通过缓存在一定程度来缓解。如可以增加soft_buffer_size变量的大小、根据实际情况调整Read_buffer_size变量的大小、更改tmpdir目录将其指向具有大量空闲空间的专用文件系统等等。有时候管理员可以使用这个特性将负载均匀分布到多个目录中去。
2、使用Explain关键字来确认是否可以通过索引来解决Order BY速度问题。
如可以通过使用explain select * from ad_user where is_active='Y' order by value(即在常规的查询语句前面加上一个explain关键字)，用来判断是否可以使用索引来提高查询的效率。
判断的方法是：如果这个查询语句中，有一个using filesort这个字段，那么就非常的抱歉，无法通过使用索引来提高这个语句的查询效率。反之，没有这个字段，则说明可以通过索引来提高查询效率。
3、分页优化
分页程序原理很简单，这里就不多说了。
在某些情况中，MySQL能够做得更好，通过索引访问而不用创建临时表。
GROUP BY使用索引的最重要的前提条件是 所有GROUP BY列引用同一索引的属性，并且索引按顺序保存(例如，这是B-树索引，而不是HASH索引)。
是否用索引访问来代替临时表的使用还取决于在查询中使用了哪部分索引、为该部分指定的条件，以及选择的累积函数。
有两种方法可以通过索引优化GROUP BY语句：
1，组合操作结合所有范围判断式使用(如果有)。
2，首先执行范围扫描，然后组合结果元组。
