sql分表的具体操作

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SQL入门教程：创建表（CREATETABLE）

SQL⼊门教程：创建表（CREATETABLE）⽬录⽬录汇总：SQL 不仅⽤于表数据操纵，⽽且还⽤来执⾏数据库和表的所有操作，包括表本⾝的创建和处理。

⼀般有两种创建表的⽅法：多数 DBMS 都具有交互式创建和管理数据库表的⼯具；表也可以直接⽤ SQL 语句操纵。

⽤程序创建表，可以使⽤ SQL 的CREATE TABLE语句。

需要注意的是，使⽤交互式⼯具时实际上就是使⽤ SQL 语句。

这些语句不是⽤户编写的，界⾯⼯具会⾃动⽣成并执⾏相应的 SQL 语句（更改已有的表时也是这样）。

注意：语法差别在不同的 SQL 实现中，CREATE TABLE语句的语法可能有所不同。

对于具体的 DBMS ⽀持何种语法，请参阅相应的⽂档。

这⼀部分不会介绍创建表时可以使⽤的所有选项，那超出了本部分的范围，我只给出⼀些基本选项。

详细的信息说明，请参阅具体的 DBMS ⽂档。

说明：各种 DBMS 创建表的具体例⼦关于不同 DBMS 的CREATE TABLE语句的具体例⼦，请参阅中给出的样例表创建脚本。

⼀、表创建基础利⽤CREATE TABLE创建表，必须给出下列信息：新表的名字，在关键字CREATE TABLE之后给出；表列的名字和定义，⽤逗号分隔；有的 DBMS 还要求指定表的位置。

下⾯的 SQL 语句创建本教程中所⽤的Products表：输⼊▼CREATE TABLE Products(prod_id CHAR(10) NOT NULL,vend_id CHAR(10) NOT NULL,prod_name CHAR(254) NOT NULL,prod_price DECIMAL(8,2) NOT NULL,prod_desc VARCHAR(1000) NULL);分析▼从上⾯的例⼦可以看到，表名紧跟CREATE TABLE关键字。

实际的表定义（所有列）括在圆括号之中，各列之间⽤逗号分隔。

这个表由 5 列组成。

每列的定义以列名（它在表中必须是唯⼀的）开始，后跟列的数据类型（关于数据类型的解释，请参阅。

数据库分库分表存在的问题及解决方案

数据库分库分表存在的问题及解决⽅案读写分离分散了数据库读写操作的压⼒，但是没有分散存储压⼒，当数据库的数据量达到千万甚⾄上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能⼒就会达到瓶颈，主要体现在以下⼏个⽅⾯：1. 数据量太⼤，读写性能会下降，即使有索引，索引也会变得很⼤，性能同样会下降2. 数据⽂件会变得很⼤，数据库备份和恢复需要消耗更长的时间3. 数据⽂件越⼤，极端情况下丢失数据的风险就会越⾼基于上述原因，单个数据库服务器存储的数据量不能太⼤，需要控制在⼀定的范围内，为了满⾜业务数据存储的需求，需要将存储分散到多台数据库服务器上常见的分散存储的⽅法有分库和分布两⼤类业务分库业务分库之的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器，虽然业务分库能够分散存储和访问的压⼒，但是同时也带来了新的问题，主要存在的问题如下：1. join操作问题业务分库后，原本在同⼀个数据库中的表分散到不同数据库中，导致⽆法使⽤SQL中的join查询2. 事务问题原本在同⼀个数据库中不同的表可以在同⼀个事物中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，⽆法通过事务统⼀修改，虽然数据库⼚商针对此问题提供了⼀些分布式事务解决⽅案（例如，MySQL的XA），但是性能实在太低，与⾼性功能存储的⽬标是相违背的3. 成本问题业务分库同时也带来了成本的代价，本来1台服务器搞定的事情，现在需要3台，如果考虑备份，那就是2台变成了6台基于上述原因，对于初创业务，并不建议⼀开始就这样拆分，主要有⼏个原因：1. 初创业务存在很⼤的不确定性，业务不⼀定能发展起来，业务开始的时候并没有真正的存储和访问压⼒，业务分库并不能为业务带来价值2. 业务分库后，表之间的join查询，数据库事务⽆法简单实现了发3. 业务分库后，因为不同的数据要读写不同的数据库，代码需要增加根据数据类型映射到不同数据库的逻辑，增加了⼯作量，⽽业务初创期最重要的是快速实现，快速验证，业务分库会拖慢业务节奏分表将不同的业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够⽀撑百万甚⾄千万⽤户规模的业务，但是如果业务继续发展，同⼀个业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈，此时就需要对单表进⾏拆分，单表数据拆分有两种⽅式：垂直分表和⽔平分表分表能够有效的分散存储压⼒和带来性能提升，但是和分库⼀样，也会引⼊各种复杂性，主要存在的问题如下：1. 垂直分表垂直分表适合将表中某些不常⽤⽽且占了⼤量空间的列拆分出去，垂直分表的引⼊的复杂性主要体现在表操作的数量会增加，例如原来只要⼀次查询的就可以获取，现在要查询两次或者多次才能获得想要的数据2. ⽔平分表⽔平分表适合表⾏数特别⼤的表，如果单表⾏数超过5000万就必须进⾏分表，这个数字可以作为参考，但是并不是绝对的标准，关键还是要看表的访问性能⽔平分表相⽐垂直分表，会引⼊更多的复杂性，主要表现在以下⼏个⽅⾯：路由⽔平分表后，某条数据具体属于哪个切分后的表，需要增加路由算法进⾏计算，这个算法会引⼊⼀定的复杂性，常见的路由算法有如下⼏种：1. 范围路由选择有序的数据列作为路由条件，不同分段分散到不同的数据库表中，以常见的⽤户ID为例，路由算法可以按照10000的范围⼤⼩进⾏分段 1-9999放到数据库1中的表，10000-19999的数据放到数据库2中的表，依次类推，范围路由算法的复杂性主要体现在分段⼤⼩的选取上，分段太⼩会导致切分后的⼦表数据量过多，增加维护复杂度；分段太⼤可能会导致单表依然存在性能问题，⼀般建议分段⼤学在100万到200万之间，具体要根据业务选择合适的⼤⼩分段，路由算法的优点就是可以随着数据的增加可以平滑的扩充新的表，原有的数据不需要懂，范围路由的⼀个⽐较隐含的缺点就是分布不均匀2. Hahs路由算法选择某个列（或者某⼏个列组合也可以）的进⾏Hash运算，然后根据Hash结果分散到不同的数据库表中，同样根据⽤户ID为例，假如⼀开始就规划10个数据库表，路由算法可以简单的⽤user_id%10的值来表⽰数据所属的数据库表编号，ID为985的⽤户放到编号为5的⼦表中，ID为10086的⽤户放到编号为6的⼦表中；Hash 路由算法设计的复杂点主要体现在初始表数量的选取上，表数量太多维护⽐较⿇烦，表数据量太少⼜可能导致单表性能问题，⽽⽤了Hash路由后，增加表的数量⾮常⿇烦，所有数据都要重新分布，Hash路由算法的优缺点和范围路由基本相反，Hash路由算法的优点是表分布⽐较均匀，缺点是扩充新的表很⿇烦，所有数据需要重新分布3. 配置路由配置路由就是路由表，⽤⼀张独⽴的表来记录路由信息，同样根据⽤户ID为例，我们新增⼀张user_router表，这个表包含user_id和table_id两列，根据user_id就可以查询对应的table_id，配置路由设计简单，使⽤起来⾮常灵活，尤其是在扩充表的时候，只需要迁移指定书，然后修改路由表就可以。

mysql8.0使用手册

mysql8.0使用手册MySQL 8.0 使用手册欢迎使用 MySQL 8.0 使用手册。

本手册将为您提供详细的关于MySQL 8.0 数据库管理系统的使用指南和最佳实践。

第一章：介绍1.1 MySQL 8.0 简介- MySQL 8.0 是一个开源的关系型数据库管理系统，它提供了高性能、可靠性和可扩展性的解决方案。

- MySQL 8.0 支持多种操作系统，并且具有广泛的应用领域，包括Web 应用程序、企业级解决方案和大数据分析等。

1.2 MySQL 8.0 的新特性- MySQL 8.0 引入了许多新特性，包括窗口函数、CTE（公共表表达式）、JSON 支持、InnoDB 引擎的改进以及更好的性能和安全性等。

第二章：安装和配置2.1 下载和安装 MySQL 8.0- 介绍如何从官方网站下载 MySQL 8.0，并提供安装步骤和注意事项。

2.2 配置 MySQL 8.0- 解释 MySQL 8.0 的配置文件和参数，并提供常见配置示例和最佳实践。

第三章：管理和维护3.1 数据库创建和管理- 详细介绍如何创建和管理数据库，包括创建数据库、修改数据库属性、备份和恢复数据库等。

3.2 表和索引管理- 解释如何创建和管理表，包括创建表、修改表结构、添加和删除索引等。

3.3 用户和权限管理- 介绍如何创建和管理用户，包括创建用户、授权和撤销权限等。

3.4 数据备份和恢复- 提供数据备份和恢复的方法，包括逻辑备份和物理备份。

第四章：查询和优化4.1 SQL 查询基础- 介绍 SQL 查询的基本语法和常用查询操作，如 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等。

4.2 查询优化- 提供查询优化的技巧和策略，包括索引优化、查询缓存、查询重写等。

4.3 性能监控和调优- 解释如何监控和调优 MySQL 8.0 的性能，包括使用性能监控工具和分析执行计划等。

第五章：高级主题5.1 复制和高可用性- 介绍 MySQL 8.0 的复制特性和高可用性解决方案，包括主从复制、半同步复制和组复制等。

分库分表的9种分布式主键ID生成方案，挺全乎的

分库分表的9种分布式主键ID⽣成⽅案，挺全乎的来⾃公众号：程序员内点事中我们介绍了sharding-jdbc 4种分⽚策略的使⽤场景，可以满⾜基础的分⽚功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分⽚表⽣成全局唯⼀的主键ID。

引⼊任何⼀种技术都是存在风险的，分库分表当然也不例外，除⾮库、表数据量持续增加，⼤到⼀定程度，以⾄于现有⾼可⽤架构已⽆法⽀撑，否则不建议⼤家做分库分表，因为做了数据分⽚后，你会发现⾃⼰踏上了⼀段踩坑之路，⽽分布式主键ID就是遇到的第⼀个坑。

不同数据节点间⽣成全局唯⼀主键是个棘⼿的问题，⼀张逻辑表t_order拆分成多个真实表t_order_n，然后被分散到不同分⽚库db_0、db_1... ，各真实表的⾃增键由于⽆法互相感知从⽽会产⽣重复主键，此时数据库本⾝的⾃增主键，就⽆法满⾜分库分表对主键全局唯⼀的要求。

步长 step = 分表张数db_0--|-- t_order_0 ID: 0、6、12、18...|-- t_order_1 ID: 1、7、13、19...|-- t_order_2 ID: 2、8、14、20...db_1--|-- t_order_0 ID: 3、9、15、21...|-- t_order_1 ID: 4、10、16、22...|-- t_order_2 ID: 5、11、17、23...⽬前已经有了许多第三放解决⽅案可以完美解决这个问题，⽐如基于UUID、SNOWFLAKE算法、segment号段，使⽤特定算法⽣成不重复键，或者直接引⽤主键⽣成服务，像美团（Leaf）和滴滴（TinyId）等。

mybatisflex 分表实例

mybatisflex 分表实例MyBatis是一个开源的Java持久化框架，可以用于执行SQL查询、调用存储过程及映射结果到Java对象。

它提供了很多强大的特性，使得数据库操作更加方便和高效。

在使用MyBatis时，我们可以使用分表来解决数据量过大导致的性能问题。

下面给出一个使用MyBatis进行分表操作的示例。

假设我们有一个用户表，数据量很大，为了优化查询性能，我们决定对用户表进行分表操作，按照用户ID的奇偶性将数据分散到两个表中。

具体步骤如下：1. 创建两个用户表，分别为user_odd和user_even。

2. 在MyBatis的mapper配置文件中，定义两个不同的命名空间，分别对应user_odd和user_even两个表。

```<mapper namespace="erOddMapper"></mapper><mapper namespace="erEvenMapper"></mapper>```3. 创建两个对应的Mapper接口，分别为UserOddMapper和UserEvenMapper，并在接口中定义与各自表相关的SQL操作方法。

```public interface UserOddMapper {User getUserById(int userId);void insertUser(User user);// ...}public interface UserEvenMapper {User getUserById(int userId);void insertUser(User user);// ...}```4. 在具体的Mapper实现类中，分别使用对应的命名空间进行SQL操作。

T-SQL入门攻略

T-SQL入门攻略之1-初识T-SQL--> Title : T-SQL入门攻略之1-初识T-SQL--> Author : wufeng4552--> Date : 2010-03-221:SQL与T-SQL1.1SQL语言SQL 是Structured Query Language的缩写,翻译为”结构化查询语言”SQL语言可以分为四类：数据查询语言(Data Query Language)如: select数据定义语言(Data Definition Language)如: create ,alter,drop数据操纵语言(Data Manipulation Language)如:insert ,update,delete数据控制语言(Data Control Language)如:grant,revoke1.2 T-SQL语言Transact-SQL 即事务SQL,也简称为T-SQL,它是微软公司对SQL语言的扩充,是SQL语言的超集,是应用程序与SQLServer数据库引擎沟通的主要语言.主要由以下几个部分组成.1.2.1数据定义语言Data Definition Language ,DDL主要用于创建数据库及相关对象,修改及删除数据库对象.如:Create 创建数据库对象Alter 修改数据库对象Drop 刪除数据库对象1.2.2数据控制语言Data Control Language,DCL 用于设置或者更改用户对数据库访问的权限.Grant 赋予用户权限Deny 禁止访问数据库对象,且无法从其他角色继承权限Revoke收回权限1.2.3数据查询语言Data Query Language,DQLSelect1.2.4数据操纵语言Data Manipulation Language,DML 直接或间接操作表中的数据使表中数据发生变化Insert 插入数据Update 更新数据Delete 删除数据1.2.5系统存储过程System Stored Procedure 以SP_开头,保存在master数据库中.1.2.6一些附加的语言元素1.2.6.1注释单行注释--(两个连续的减号)多行注释/* */如:declare @I int --定義編量set @i=9999/*賦值*/1.2.6.2变量局部变量如: declare @I int全局变量如: select @@version1.2.6.3 运算符1.2.6.4 函数1.2.6.5流程控制语句2:T-SQL执行方式2.1直接调用执行2.2嵌入式执行2.3模块绑定执行2.4通过调用层接口(CLI)执行3:批处理3.1概念:是同时从应用程序发送到MSSQL并得以执行的一组单条或者多条的T-SQL语句.MSSQL将批处理语句编译成单个可执行的单元,称为执行计划,执行计划中的语句每次执行一条.在T-SQL中通常遇到两类错误:编译错误与运行时错误编译错误:是编译时产生的错误,如语法错误会导致编译错误create table tb(ID)/*訊息173，層級15，狀態1，行1資料行'ID' 的定義必須包含資料類型。

mycat 分表规则

Mycat 分表规则什么是 MycatMycat是一个开源的MySQL代理服务器，用于将数据库的访问请求进行分片、分流和负载均衡，能够提高数据库的性能和可靠性。

在大型互联网公司中广泛使用，可以支持海量数据的存储和查询。

分表的必要性随着应用数据量的增加，单一表的数据行也会呈现爆满的趋势，这会导致查询性能的下降。

而且，当数据规模达到一定级别时，单一数据库可能无法存储全部数据。

因此，需要通过分表的方式来解决这些问题。

Mycat 分表规则Mycat提供了多种分表规则，可以根据实际需求选择适合的规则。

下面介绍几种常用的分表规则。

1. 哈希分表哈希分表是将数据根据某个属性的哈希值进行分片的方式。

通过选择合适的哈希函数，可以将数据均匀地分布到不同的表中，以实现负载均衡。

通过哈希分表，可以确保相同属性值的数据存放在同一个表中，从而提高查询效率。

但是，哈希分表不支持跨表的查询操作，这需要在应用程序中进行处理。

2. 范围分表范围分表是根据数据的某个属性的范围进行分片的方式。

可以按照属性值的大小将数据划分到不同的表中。

范围分表支持跨表的查询操作，因为不同的数据可能存储在不同的表中。

但是，范围分表需要提前确定好分表的范围，一旦范围变化，需要重新进行数据迁移。

3. 列表分表列表分表是根据数据的某个属性的列表进行分片的方式。

可以根据预先定义的列表将数据划分到不同的表中。

列表分表也支持跨表的查询操作，但是需要事先定义好列表。

列表的变更需要进行数据迁移，并且如果列表过长，可能会导致分表数目过多，不利于负载均衡。

4. 轮询分表轮询分表是将数据按照顺序依次存放到不同的表中，类似于循环队列的方式。

每次插入数据时，选择当前轮到的表进行插入。

轮询分表的好处是简单、高效，不需要额外的哈希函数或列表定义。

但是，轮询分表不支持跨表的查询操作。

Mycat 分表的实现Mycat提供了灵活的配置选项，可以根据不同的分表规则进行配置。

下面介绍如何通过Mycat实现分表。

数据库分片知识分享

关于数据库分片的知识分享一、基本概念1分片的定义数据分片（sharding），有时也称切片或切分，是指当数据规模很大的时候，根据一定的规则、定义，将一个数据库中的数据分散到多个数据库中的做法。

分片是把一个数据库横向扩展到多个节点的有效方式。

它的主要目的是：●利用分片突破单节点数据库的性能限制，解决数据库的扩展性问题；●利用分片可以使用廉价的硬件（或云资源）获得性能上的潜在优势。

2分表、分库、分区、分表对于关系数据库而言，与分片类似的概念还有分表、分库、分区。

分表是指将一张大表分割成若干个结构相同的小表，以此降低单个表的数据规模。

分表后，每个小表除了结构相同以外相互之间独立，它们所涉及的数据库对象（数据、索引、约束、触发器等）、所涉及的资源（数据文件、控制文件等）实际上彼此无关。

进行数据处理时，须由应用程序负责各子表之间的协助和冲突。

分库更进一步，是将大表分割为多个数据库的小表。

分表只能解决单表数据过大时的性能下降，而分库可充分利用多个数据库的资源提升性能。

分库的情况比较复杂，有主-从库（多见）和多主库之分，子表间有必须一致的，也有允许一定程度异构的；小表间的协助和冲突，有应用程序负责、专用软件负责等不同形式。

与上述概念均不同，分区（partition）不用将大表进行物理拆分，只是将数据存放到不同的小块。

大表仍然存在，小表只是逻辑上的概念。

分区对应用程序透明，不需要对代码进行修改。

3分片形式根据分片规则，有两种形式的分片：●垂直分片也称为纵向分片，是指对数据的列进行分片，用于按功能划分数据库的场合。

例如，将一个销售明细表拆分到用户库、销售库、收支库的相应表里。

实际情况中，采用此种分片方式的情形较少。

●水平分片也称为横向分片，是指按数据的行进行分片，即不同的记录分配到不同数据库，例如将全国用户按省市区划分。

在大多数情况下都使用的是水平分片，本文若无特别说明，也指的水平分片。

二、分片的优缺点1分片的优点对于分片来说，它的优点有：●以水平扩展来提高整体性能随着数据的增长，通过增加更多服务器，将新增数据及负载放置到新增服务器即可。

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sql分表的具体操作
SQL分表是指将一个大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和扩展性。

在实际应用中，当数据量较大时，单张表可能会导致查询效率变慢，而通过分表可以将数据分散到多个表中，从而提高查询和操作的效率。

下面将详细介绍SQL分表的具体操作。

1. 确定分表方式
在进行分表之前，首先需要确定分表的方式。

常见的分表方式有按照某个字段的取值范围分表、按照某个字段的哈希值分表、按照时间周期分表等。

选择合适的分表方式可以根据实际业务需求和查询频率来决定。

2. 创建分表结构
根据确定的分表方式，可以创建多个分表的结构。

通常情况下，分表的结构应该与原表的结构一致，只是表名不同。

可以使用CREATE TABLE语句来创建分表的结构。

3. 拆分数据
拆分数据是将原表中的数据按照一定的规则分散到多个分表中的过程。

可以使用INSERT INTO SELECT语句来实现数据的拆分。

具体的拆分规则可以根据分表方式来确定，例如按照某个字段的取值范围进行拆分，可以使用WHERE子句来筛选符合条件的数据。

4. 数据迁移
在数据拆分完成后，需要将原表中的数据迁移到相应的分表中。

可以使用INSERT INTO SELECT语句来实现数据的迁移。

具体的迁移规则同样可以根据分表方式来确定。

5. 修改应用程序
在分表之后，应用程序需要做相应的修改来适应分表的结构。

例如，查询语句需要修改为指定查询的分表，插入数据时需要根据一定的规则选择插入到相应的分表中。

6. 查询分表数据
在应用程序修改完成后，可以进行分表数据的查询。

查询分表数据可以使用SELECT语句，根据分表的规则来指定查询的分表。

在查询时需要注意，如果需要查询多个分表的数据，可以使用UNION 或者UNION ALL来合并多个SELECT语句的结果。

7. 维护分表数据
在分表之后，需要定期维护分表数据。

维护分表数据包括数据的备份、数据的迁移、数据的删除等。

可以使用INSERT INTO SELECT 语句来进行数据的迁移，使用DELETE语句来进行数据的删除。

总结：
通过以上的步骤，可以实现SQL的分表操作。

分表可以提高数据库的性能和扩展性，但同时也增加了应用程序的复杂度。

在进行分表之前，需要仔细考虑分表的方式和规则，并做好相应的应用程序修
改和数据迁移工作。

分表操作需要在实际应用中谨慎使用，根据实际情况进行权衡和选择。