什么是分表和分区MySql数据库分区和分表方法
分表就是把一张表分成N多个小表。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。分区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。
数据划分方式：分区是在单个数据库表内部进行的，将表的数据划分为多个逻辑分区。划分可以基于特定的规则，如按照日期、范围、哈希等方式进行。分表是将整个表水平划分为多个子表，每个子表存储一部分数据。划分是基于某种规则，如按照数据的某个字段值进行划分。
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。
分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
基本思想之什么是分库分表？从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
如何分库分表？两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。
浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案
1、如何分库分表？两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。
2、②、分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。 提高性能上 ①、分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。
3、解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。
4、分库分表存在的问题。1 事务问题。在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。2 跨库跨表的join问题。
5、我们模拟用户表数据量超过千万（虽然实际不太可能）用户表原来的名字叫做user_tab，我们切分为user_tab_0和user_tab_1（实际也可能不是这么随意的名字），这样就能把原来千万的数据分离成两个百万的数据量的两张表了。如何操作这两张表呢？我们利用userId也就是用户的唯一标识进行区分。
如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?
对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。随意加索引，会给数据维护增加负担其实，可以引入分区。分区注意事项：常见的分区类型有range，list，hash，key等。
partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。
使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。
跨库join 只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id，根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：CREATE TABLE mytable（ IDINTNOT NULL， username VARCHAR（16） NOT NULL ）； 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555， admin。
MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解_百度...
1、partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。
2、mysql数据库使用memory存储引擎作为临时表还存储中间结果集（intermediate result），如果中间集结果大于memorg表的容量设置，又或者中间结果集包含text和blog列类型字段，则mysql会把他们转换到myisam存储引擎表而放到磁盘上，会对查询产生性能影响。archive存储引擎，压缩能力较强，主要用于归档存储。
3、DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。
4、底层存储采用6副本，部署在三个不同的AZ上，可以保证一个AZ挂了，或者至多两个AZ的一个副本丢失的情况下数据不丢失，业务可以正常对外服务。Aurora的理念是“日志即数据库”，其把MySQL存储层进行了彻底的改造，摒弃了很多LOG，只留下了Redolog，具备将redolog转换到Innodb page的能力。
MYSQL数据量过亿了,如何提高查询效率
1、用JOIN替换子查询从MySQL 1起，JOIN取代子查询，减少了内存中临时表的使用。比如，查找无订单客户时，使用JOIN比子查询更快，特别是当JOIN字段有索引时。 利用JOIN的性能优势JOIN查询效率高，因为MySQL可以直接处理JOIN逻辑，而无需临时表。确保JOIN字段有索引且类型匹配，以优化性能。
2、为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取 在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
3、优化查询语句是MySQL性能调优的基础。通过合理地创建和使用索引，可以避免全表扫描，极大地提高查询效率。同时，应避免使用复杂的查询语句和不必要的JOIN操作，以减少数据库的计算和I/O操作。合理利用LIMIT分页可以减小单次查询的数据量，提高查询速度。
4、使用用索引 注意有些情况下不能够使用索引来提高Order By语句的查询性能。这里需要注意的是，并不是任何情况下都能够通过使用索引来提高Order Byz子句的查询效率。
5、当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
6、案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
什么是分库分表?如何分库分表?(附大厂分库分表实例)
1、在处理海量数据和高并发场景下，分库分表是一种重要的数据库优化策略。它将数据分散到多个数据库和表中，以应对单库性能瓶颈。 分库分表策略核心在于水平切分，即分表和分库。分表是在单个数据库内部将数据分布在多个表中，而分库则是将数据分散到不同的数据库实例上。
2、简单来说，分库分表是将数据库管理和数据存储策略的一种优化手段。分库，即拆分单个数据库为多个独立的数据库，将数据分散到各个数据库中，以提高性能和可用性；分表，是指将单张大表拆分为多个小表，同样目的是分散数据处理压力。这样做是为了应对数据量的增长和查询性能的挑战。
3、为什么要分库分表①分库分表说白了，就是因为数据量太大了，如果你的单表数据量都到了千万级别，那么你的数据库就无法承受高并发的要求，数据库操作性能就会出现极大的下降。②数据库并发量太大了，一般而言，一个数据库最多支撑并发到2000，这时候一定要进行扩容，不然性能会出现严重下降。
4、从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
