# Java 数据库分表的科普
## 什么是数据库分表?
在数据库设计中,当数据量非常庞大时,单一的数据库表会变得臃肿,数据的读写效率将会降低,常常导致性能瓶颈。这时,数据库分表成为一种有效的解决方案。分表是将数据分散到多个表中,从而提升性能和减少单个表的负担。
## 为什么需要分表?
1. **提高查询性能**:对于大规模数据,查询速度会下降,分表后,大大减少了每个表的数据量,从而提高了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一. 数据切分
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding),以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、为什么要分表:二、利用 merge 存储引擎 来实现分表三、数据库架构MySQL垂直切分垂直分库垂直分表MySQL水平切分总结: 一、为什么要分表:    对于海量数据,进行分表可以减小数据库的负担,缩短查询时间。      比如对于某网站平台的数据库,数据量达到 5000万条,可以设计每张表容纳的数据量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据库分表是为了解决单表海量数据的查询性能问题,分库是为了解决单台数据库的并发访问压力问题分表的两种方案:1.同库分表:所有的分表都在一个数据库中,由于数据库中表名不能重复,因此需要把数据库表名取成不同的名字。   ●  优点:由于都在一个数据库中,公共表,不必进行复制,处理简单;   ●  缺点:由于还在一个数据看中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于项目已经早早的完成了!当时没考虑数据量大的时候现在数据灰常多,而且有垃圾信息,每当承受不住的时候只有删除垃圾信息,这时速度才正常想考虑数据库分表操作,当数据量达到一定的程度时可以创建新表可是现在项目已经完成了,如果分表的话那些语句都写好了,要改动的话比较麻烦如果项目可维护性可扩展性不高的话,解决你上面所述的问题确实有点麻烦。分库会设计多个连接字符串,分表只会涉及一个字符串,但是会涉及多个表,看            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java数据库分库分表的科普文章
在现代大型应用中,随着数据量的持续增长,无论是性能还是管理都给我们带来了挑战。为了应对这些挑战,常见的做法是采用分库分表技术。本文将为大家介绍分库分表的原理以及其在Java项目中的实现方法。
## 什么是分库分表
分库分表是将数据按一定规则分散在不同的数据库和表中,以达到负载均衡和提高查询效率的目的。例如,当用户数据量达到千万级时,单个库中的表可能会变得            
                
         
            
            
            
            # Java与MySQL数据库分表实现指南
在大规模数据存储的场景中,数据库表的单一结构可能会成为性能瓶颈。为了应对这一问题,分表技术应运而生。本文将教你如何在Java项目中实现MySQL数据库分表。我们将分步进行解析,并提供每一步的详细代码及说明。下面是整个过程的流程图。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述                             |
|------|---            
                
         
            
            
            
                随着业务的发展,数据库的数据量也越来越大,数据慢慢达到GB,TB级别,获取数据的效率越来越慢,简单的数据库分区以及单个数据服务器已经不能满足数据的增长,这个时候我们就需要用到数据库集群了,有了数据库的集群肯定会涉及到数据库的分库分表操作数据库的分库分表操作又统称为数据库分片,其分为垂直拆分和水平拆分,我们先在下面介绍下分库分表的概念:    分库:&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、分库分表的背景在数据爆炸的年代,单表数据达到千万级别,甚至过亿的量,都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了,select个半天都出不来数据,这时候业务已经难以维系。不得已,分库分表提上日程,我们的目的很简单,减小数据库的压力,缩短表的操作时间。二、如何进行数据切分数据切分(Sharding),简单的来说,就是通过某种特定的条件,将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Mybatis Plus 分页查询数据(图解)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着企业业务量的逐渐增长,数据库表就出现了存储了百万级乃至千万级条记录的表,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常讲就是提高数据库表的增删改查效率。 
什么是分表? 
 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本质 当业务的增长导致数据库瓶颈的时候,一种解决瓶颈的手段。分库分表的核心是创建一个对业务透明的逻辑大表,隔离存储的负载度,进而实现在业务应用眼里的无限存储! 分表 分表解决的是:过大的数据表影响计算速度的问题,比如单表上亿,那么拆成十个表,必然会比一个表更快,用了一部分计算落表时间,来换取单表计算 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提起分库分表,对于大部分服务器开发来说,其实并不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一 为什么要分库分表1.单表数据量过大,会极大的影响sql的执行性能2.磁盘容量有限3.单表无法承受高并发。一般一个库最多支撑并发量2000(并发量为1000的时候就要考虑扩容)二 常见的分库分表中间件sharding-jdbc:当当开源的,属于client层方案。确实之前用的还比较多一些,因为SQL语法支持也比较多,没有太多限制,而且目前推出到了2.0版本,支持分库分表...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、分库分表架构关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维 度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding),以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MongoDB数据库分表实现指南
## 1. 流程概述
在实现MongoDB数据库分表的过程中,主要分为以下几个步骤:创建数据库、创建集合、插入数据、查询数据。下面将详细介绍每个步骤需要做什么以及具体的代码实现。
```mermaid
gantt
    title MongoDB数据库分表实现流程
    section 创建数据库
        创建数据库: done, 2022-0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            具体来说就是数据库有这样的表account0account1account2account3每个表假如说是存1万个玩家sprintf(m_szSql,"UPDATEaccount%dSETrmcard=rmcard+%lld,coin=coin+%lld,safecoin=safecoin+%lldwhereuid=%d;",CCommonLogic::GetDataTable            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维 度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。 数据库分布式核 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            降低查询对服务器的压力。遵循分区规则写sql,不符合规则性能反而下降。单实例数据文件无法分布式存储,无论怎样分区...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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