分表的几种方式：1、mysql集群事实它并不是分表，但起到了和分表相同的作用。集群可分担数据库的操作次数，将任务分担到多台数据库上。集群可以读写分离，减少读写压力。从而提升数据库性能。2、自定义规则分表大表可以按照业务的规则来分解为多个子表。通常为以下几种类型，也可自己定义规则。1 Range（范围）–这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。
2 Hash（哈希）
直接寻址表： 直接寻址是汇编里面的概念：即直接给出指定数据在内存中的地址上图中的U指的是定义了一个关键字的全域（即所有的关键字都在里面） k为实际的关键字（实际使用到的）T为一个数组（T即为一个直接寻址表），其中每个位置都对应U里面的一个关键字（和直接寻址的概念相同）问题： U很大时，保存对应的T不合实际 实
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2024-10-30 10:00:42
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前言本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水。前一阵系统的学习了一下MySQL,也有一些实际操作经验,偶然看到一篇和MySQL相关的面试文章,发现其中的一些问题自己也回答不好,虽然知识点大部分都知道,但是无法将知识串联起来。因此决定搞一个MySQL灵魂100问,试着用回答问题的方式,让自己对知识点的理解更加深入一点。此文不会事无巨细的从
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2024-08-10 21:41:48
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目录概述&背景Hash Join算法In-Memory Join(CHJ)1).build phase2).probe phaseOn-Disk Hash JoinGrace Hash Joinhybrid hash joinMySQL-Join算法优化BlockNestLoopJoin(BNLJ)IndexNestLoopJoin(INLJ)Batched Key Access总结概述&
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2023-08-18 20:56:29
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索引，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是在表中的数据量越来越大时，索引对于性能的提升非常关键。今天先聊一聊MySQL支持的两种主要的索引类型。 在MySQL中，存储引擎在使用索引时，会先在索引中找到对应值，然后根据所匹配的索引记录找到对应的数据行。例如：select name from user where id = 10; 若在id列上建有索引，则mysql将使
最近有两篇MySQL大咖级人物的文章引起了小伙伴们的关注，文章内容是关于MySQL的hash join功能。hash join看起来不够智能，于是我打算一探究竟，看看是否能发现些端倪，文末解释了大咖们的关注点。MySQL的hash join功能是在8.0.18版本正式推出的，最初的功能仅支持inner join，其它连接类型也即将支持。(空口无凭，有图为证！?)https://dev.mysql.
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2023-11-09 07:00:46
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在面试时经常会问一个问题，请列举出hash在数据库内部的应用，hash的原理虽然简单，但是它在数据库中可以说是无处不在。其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用，虽然它没有range partition那么常用，但是我们在做数据库水平拆分时，其实就是利用了hash partition的原理，利用hash函数对某个key进行运算，然后将其分布到不同的主机上，原理很简单。我们
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2023-07-12 11:17:17
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# MySQL 字符类型字段分区
## 什么是分区？
在 MySQL 中，表分区是将大表拆分成更小、更可管理的独立单元的过程。这使得数据的查询和维护更加高效。分区还可以提高性能，因为 MySQL 可以在查询时只搜索特定的分区，而不是整个表。
分区可以按照列值范围、列值列表、哈希或者按照自定义表达式进行分区。在本文中，我们将重点介绍字符类型字段的分区。
## 为什么要分区字符类型字段？
当
原创
2024-06-09 04:22:02
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在本篇博文中，我们将探讨如何解决 MySQL 中字符串类型的 hash 分区问题。hash 分区在数据库中主要用于通过哈希函数将数据分散存储，以提高查询速度。然而，字符串类型的 hash 分区在实际应用中会遇到诸多挑战。接下来，我将提供详细的解决方案。
## 问题背景
在我的项目中，应用了 MySQL 的 hash 分区来优化数据存储和检索性能。现象描述为：在插入包含字符串类型字段的数据时，系
1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在
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2023-07-14 12:56:05
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1.Hash原理的理解
哈希：翻译是 散列 意思是分散的意思，通常我们在查找某个数据的时候，我们想快速定位到某条数据，我们会采用哈希算法来解决这个问题。
JAVA哈希的底层实现：其实是基于桶结构来处理的，也就是一个数组结构，然后里面的元素是NODE元素，这个数据结构是链表来实现的，里面的变量有 hash,key,value,next,通过这种方式，
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2024-03-04 21:09:09
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MySQL的索引实现原理 MySQL数据库索引总结1. 使用索引的原由2. 数据结构：Hash、平衡二叉树、B树、B+树区别3. 机械硬盘、固态硬盘区别4. Myisam与Innodb B+树的区别5. MySQL中的索引什么数据结构6. B+树中的节点到底存放多少 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据
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2023-07-19 16:38:39
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# MySQL Hash Partitioning
## Introduction
In MySQL, partitioning is a technique used to divide large tables into smaller, more manageable parts. It helps to improve query performance and manageabili
原创
2023-09-08 04:49:13
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# MySQL Hash 分区
MySQL 分区是将数据库表分割为更小的、可管理的部分的技术。这种分割可以根据特定的规则和条件进行，以提高查询性能和简化维护工作。其中一种分区策略是使用哈希分区，它根据某个列的哈希值来分配数据到不同的分区中。
## 哈希分区的原理
哈希分区是根据某个列的哈希值来决定数据分布的方式。该列的哈希值确定了数据在哪个分区中存储。哈希函数是一个将输入值映射为固定大小输出
原创
2023-08-02 15:43:59
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1.Hash哈希表是键值对的集合，通过键（key）值即可快速的取出对应的值（value），因此hash表查询的速度很快。但是，哈希算法有hash冲突的问题，也就是说多个不同的key最后得到的index相同，虽然hash通过链表的方法解决了hash冲突，但是如果使用hash用来存储数据，mysql可能会将每一行数据都存储在hash表中，这样数据都会通过hash表来维护，如果数据库操作数据量特别庞大，
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2022-10-23 11:27:00
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散列函数KEY分区使用 MySQL 内置的散列函数。HASH分区允许用户定义自己的散列函数。灵活性KEY分区提供了较少的灵活性，但通常足够满
原创
2024-08-10 21:48:24
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MySQL数据库中varchar数据类型有哪些特点发布时间：2020-11-12 11:34:50阅读：99作者：小新这篇文章主要介绍MySQL数据库中varchar数据类型有哪些特点，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！VARCHAR(M)是一种比CHAR更加灵活的数据类型，同样用于表示字符数据，但是VARCHAR可以保存可变长度的字符串。其中M代表该数据类型所允
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2023-08-26 13:58:52
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# 如何在 MySQL 中根据 VARCHAR 类型字段进行分区
## 前言
在数据库开发中，数据的分区是提高查询性能和管理便利性的重要手段。MySQL允许对某些类型的字段进行分区，但对于 VARCHAR 类型字段的分区，可能让初学者感到困惑。本文将带你了解如何在 MySQL 中根据 VARCHAR 类型字段进行分区，以及相关的步骤和代码。
## 流程概述
下面是根据 VARCHAR 类型
原创
2024-10-15 05:29:57
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MySQL 开发组于 2019 年 10 月 14 日 正式发布了 MySQL 8.0.18 GA 版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持 hash join 方式了。我们先来看看官方的描述：MySQL 实现了用于内连接查询的 hash join 方式。例如，从 MySQL 8.0.18 开始以下查询可以使用 hash join 进行连接查询：SELECT * F
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2023-08-14 13:04:32
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上一篇，我们总结了QC的主要瓶颈在：QC锁竞争；表的permission check锁竞争；查询时Hash碰撞。因此，就可以初步决定了我们的优化方向：QC锁优化，表permission check的锁优化(不能影响Buffer pool)，Hash碰撞的优化。本篇我们尝试在Hash碰撞上面进行优化。MySQL原生Hash算法行MySQL的的原生Hash算法，是在http://Sql_cache.c
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2023-07-21 23:33:10
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