大数据分表

处理大规模数据库时，数据量的增长会给系统性能带来巨大压力，特别是当单表数据量达到数千万级时。为了解决这一问题，我们可以采用分表策略。以电商系统中订单数据为例，当前订单主表包含约38万条记录，而相关子表数据量高达1200万条。在分表前，需要确保不破坏数据完整性，尤其是检查与订单主表相关的外键约束。通过SQL语句检查外键约束，是执行分表操作的重要预备步骤。

本项目包含了 MySQL 分库分表和读写分离的完整解决方案，采用 IDEA 开发，提供数据库结构和示例源码。

在处理大量数据时，常采用修改表名的方式进行分表备份。通过传入指定的表名和条件字段，可以有效地创建新表并按时间条件插入数据。

超大型数据库的大小常常达到数百GB，有时甚至要用TB来计算。单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间增长，影响数据库的效率和维护难度。除了表的数据量外，不同的访问模式也可能影响性能和可用性。合理分区大表可以显著改善这些问题。当表和索引变得非常庞大时，分区可以将数据分为更小、更易管理的部分，提高系统效率。如果系统具备多个CPU或多个磁盘子系统，可以通过并行操作获得更佳性能。因此，对大表进行分区是处理海量数据的高效方法。将通过实例详细介绍如何创建和修改分区表，以及如何查看分区表。

Kingshard是一款高性能的MySQL数据库中间件，专为实现数据库的水平扩展而设计。它支持读写分离、分库分表等功能，有效解决高并发数据存储问题。深入探讨了如何配置Kingshard实现分表，详解了ks.yaml和unshard.yaml两个关键配置文件。Kingshard采用C/S模式，通过定义的路由规则将SQL语句分发到不同的MySQL实例，实现数据的分散存储和负载均衡。ks.yaml包括了服务器参数、前端处理、备份设置、路由规则、执行器配置、后端数据库节点等内容。而unshard.yaml则用于配置未分片数据库，适用于规模较小或不需要分片的场景。

在日常开发中，我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入时耗时过长，性能低下，特别是涉及联合查询时，性能会更加糟糕。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，通常来说就是提高表的增删改查效率。

Hive分桶表详解与创建实例 一、Hive分桶表概述 在Hive中，为了提高查询效率，特别是在大数据场景下处理海量数据时，Hive引入了分桶（bucketing）的概念。分桶是一种在表级别进行的数据优化手段，通过将表中的数据根据某个特定字段（通常是数值类型）进行哈希分布，从而实现数据均匀分布到不同的桶（bucket）中。这种方法可以显著减少查询时的数据扫描范围，从而提升查询性能。 二、分桶与分区的区别 分桶（bucketing）：是对表内的数据进行划分，通过特定的字段（如snoid）将数据分配到不同的桶中。分桶主要用于加速随机查询速度。 分区（partitioning）：是对表按照某一字段值的不同来划分不同的子表，每个子表称为一个分区。分区主要用于加速范围查询速度。 三、创建分桶表示例 在创建分桶表时，以下是一个基本的示例： CREATE TABLE student4( sno INT, sname STRING, sex STRING, sage INT, sdept STRING ) CLUSTERED BY (sno) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; SET hive.enforce.bucketing = true; --强制分桶 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/hivedata/students.txt' OVERWRITE INTO TABLE student4; 这段代码首先创建了一个名为student4的表，其中sno字段被用作分桶字段。接着，设定强制分桶属性并加载数据，但需注意：由于加载方式并不支持自动分桶，数据只会作为一个文件存储。 四、正确创建并使用分桶表 为了真正实现数据分桶，应按以下步骤操作： 创建分桶表： sql CREATE TABLE stu_buck( sno INT, sname STRING, sex STRING, sage INT, sdept STRING ) CLUSTERED BY ...

传智播客大数据系列视频第九天第二部分，共四个部分。

分库分表的策略常见方式包括基于ID段、基于hash和按日期等。在Oceanus架构中，这些策略被广泛应用，通过执行方法返回字段在SQL中的值，确定namenode的下标。

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件解决方案，提供数据分片、分布式事务和数据库治理功能。它包括三个独立但可协作使用的产品：JDBC、Proxy和Sidecar。ShardingSphere-JDBC作为增强型JDBC驱动，与JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template等ORM框架兼容，并支持多种数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid、HikariCP。数据库分库分表是解决数据库压力的有效策略。当读写分离、索引和缓存等优化手段不足以应对高负载时，可以考虑数据库拆分。拆分包括垂直拆分和水平拆分。垂直拆分根据业务逻辑将表划分到不同的数据库，优点在于业务清晰、系统整合和扩展容易，但可能导致表无法join和增加系统复杂度。水平拆分根据某个字段规则将数据分散到多个数据库，优点是避免单库性能瓶颈，减少跨库join，提高系统稳定性和负载能力，但挑战在于规则设计、事务一致性和系统扩展复杂性。ShardingSphere并不直接进行分库分表操作，而是操作已经分片的数据，提供CRUD操作。在实际应用中，结合SpringBoot、MybatisPlus和Druid，通过引入ShardingSphere-JDBC实现分库分表功能。配置相应规则后，ShardingSphere-JDBC将自动处理数据路由和分片逻辑，使得应用程序能透明地访问分布式数据库。ShardingSphere为企业提供强大的分布式数据库解决方案，通过分库分表技术解决大数据量和高并发场景下的数据库性能问题，但也伴随着事务一致性、规则设计和系统复杂性等挑战。