一，什么是mysql分表，分区 什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例 二，mysql分表和分区有什么区别呢 1，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。 [root@Black
什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法
前面两天带着大家换了一个口味，带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列，带着大家继续学习MySQL数据库。
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是，大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念，并且MySQL服务器甚至在分区引入之前，就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释，请参见7.6.1节，“使用符号链接”)。
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库，也叫nosql,以键值对的形式去存放数据，将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
MySQL 分表3种方法 摘要： 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会卡在那儿了，那么分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表？ A 答案 表分区是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成，每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表，体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES，则表示支持分
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当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
1、为什么要分表？ 数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时，我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量，尽管其中使用了索引，查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库，分表，分区来解决这些性能瓶颈。
MySQL 之所以被称之为关系型数据库，是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系，日常开发常见的关联关系如下所示：
1）内连接：join, inner join 2）外连接：left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接：cross join
注：同构关联的表出自同一个地方，比如说两张表都来自Oracle数据库；异构关联的表出自不同地方，比如说一张表来自Oracle数据库，一张表来自于MySQL数据库。
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
在shell开发中，很多时候我们需要操作mysql数据库（比如：查询数据、导出数据等），但是我们又无法进入mysql命令行的环境，就需要在shell环境中模拟mysql的环境，使用mysql相关命令。
我们平时做项目开发。一开始，通常都先用一张数据表，而一般来说数据表写到2kw条数据之后，底层B+树的层级结构就可能会变高，不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方，换言之，磁盘IO就会增多，带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话，可以去看下我之前写的文章。
当前创建的 数据库 testForTable 字符集和校验集分别为 utf8 和 utf8_general_ci，这是由配置文件中的默认编码集决定的
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区（partitioning）的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言，从逻辑上来讲，只有一个表或一个索引，但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
增加字段相信大家应该都不陌生，随手就可以写出来，给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了：
为什么要分表和分区？ 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的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，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，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
使用MYSQL有一段时间了，由于公司使用SQLSERVER和MYSQL，而且服务器数量和数据库数量都比较多
当然，本篇也是关于性能优化的，那性能优化就应该一把梭子吗？还是要符合一些规范和原则呢？
SQLite 是一个不需要服务器、不需要配置、不需要外部依赖的开源SQL数据库引擎。
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
面试官：咱们聊聊mysql的自增id。mysql自增id给我们的自增主键定义带来了很大的方便，但是经常mysql的自增id会有不连续情况，能说说什么场景下mysql的id会产生不连续吗我：我以一张表为例来解释一下，我先创建一张表zh_person，这张表包括4个字段，自增id，姓名name，性别sex和身份证号id_no,id_no上有唯一索引，sql如下 CREATE TABLE `zh_person` ( `id` MEDIUMINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
gnuplot > plot "qps-per-5-seconds" using 5 w lines title "qps"
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明，然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表，一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三
以下是其github代码库：https://github.com/Qihoo360/Atlas
今天写了一个简单的Shell脚本，可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
1、视图是一张虚拟表，它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据，其结构和数据是建立在对表的查询基础上
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
本文中说到的“建”，并非单纯的建一个库，或是建一张表，而是你建好的库和表在项目的运营中，是否能应付各种事件，下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法，算是一个小小的心得，给大家分享下。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
分表和分区看起来十分类似，确实，分区已经能够在磁盘层面将一张表拆分成多个文件了，理论上前面提到的大表的问题都能得到有效解决。因为分区就是分表的数据库实现版本。
同事提了个统计需求，MySQL某个库60%的表都有个isdel字段(char(1))，值是0或1，现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的表的记录数，举个例子，执行如下的count操作，
我们知道在 MySQL 中创建一张表时，一些统计表会发生变化，比如：mysql/innodb_index_stats，会多出几行对新表的描述。
mysql中的6个列属性：null，default，comment，primary key，unique key，auto_increment
MySQL中的alter table操作对于大表来讲，是一个比较严重的问题，MySQL执行大部分alter table的操作步骤是：
全局锁是对整个数据库进行加锁的，执行Flush table with read lock对整个数据库加锁，执行之后会使得整个库处于只读状态，数据更新语句，数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
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