大家好，今天給各位分享mysql分表后查詢匯總的一些知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)MySQL兩張表聯(lián)合查詢SQL語(yǔ)句進(jìn)行解釋，文章篇幅可能偏長(zhǎng)，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在就馬上開(kāi)始吧！
分庫(kù)分表的聯(lián)合查詢?cè)趺醋?/h3>
分庫(kù)分表聯(lián)合查詢通常使用兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，其一是分片鍵的分布式JOIN；
其二是利用中間件，如MySQLProxy，來(lái)完成聯(lián)合查詢。結(jié)合自身資源情況，可以采用不同的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)聯(lián)合查詢。
mysql分庫(kù)分表后，跨庫(kù)跨表搜索如何排序
mysql分庫(kù)分表后，跨庫(kù)跨表搜索如何排序？
數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表可以說(shuō)是非常常見(jiàn)的一種應(yīng)對(duì)單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的手段了。例如：我們的訂單表，通常情況下，我們會(huì)將運(yùn)單表按照1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月以上的維度進(jìn)行劃分，自然也就會(huì)按照時(shí)間進(jìn)行訂單表的水平切分。
這種情況下的分庫(kù)分表非常好處理，因?yàn)槲覀兡軌驈?qiáng)制的按照時(shí)間線將訂單存儲(chǔ)到不同的庫(kù)中。但是，有可能我們的電商系統(tǒng)用戶量大，訂單量多，一天就有幾十萬(wàn)單，可能僅僅半個(gè)月，我們的訂單量就會(huì)上千萬(wàn)，再加上訂單的商品數(shù)據(jù)表，如果不分表，訂單表可能就會(huì)把系統(tǒng)給拖垮。
那么我們就必須面臨將1個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)也要按照一定的規(guī)則進(jìn)行分庫(kù)分表。我們可以將訂單表一分為二，分為了OrderDB1，OrderDB2，按照我們按照訂單號(hào)來(lái)進(jìn)行區(qū)分。訂單號(hào)是單數(shù)，我們就放到OrderDB1中，訂單號(hào)是雙數(shù)，我們就放到OrderDB2中。如此一來(lái)，訂單表的數(shù)據(jù)就被平均的分配到了兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的表中了，單表的壓力也就降低了。
而這樣分庫(kù)分表以后，我們的訂單表如果需要進(jìn)行分頁(yè)的排序就非常困難了，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行跨庫(kù)的分頁(yè)排序查詢呢？
一般我們有三種方法，分別是：全局視野方式、允許精度損失方式、二次查找方式。
先說(shuō)全局視野方式通常情況下我們要查找第三頁(yè)的100條訂單數(shù)據(jù)，我們會(huì)寫一個(gè)SQL
select*fromTorderbytimeoffset200limit100;但是分庫(kù)以后，這100條數(shù)據(jù)可能存在很多種方式。
有可能是平均分布（極端情況）
也有可能是全部來(lái)自一個(gè)庫(kù)（極端情況）
還有可能是散亂分布的（通常情況）
由于情況根據(jù)我們的OrderBy條件有很多的可能，所以我們很難知道第三頁(yè)的數(shù)據(jù)到底從哪個(gè)庫(kù)的哪個(gè)位置開(kāi)始取數(shù)。如果我們需要精準(zhǔn)的取到數(shù)據(jù)，那么就必須重新還原單庫(kù)的那種全局視野。
如何還原全局視野呢？
還是用我們要查詢第三頁(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)舉例，我們之所以失去了全局視野，是因?yàn)槲覀儫o(wú)法一次性得到所有的數(shù)據(jù)結(jié)果，那么還原全局視野的方式就是讓我們能夠得到所有的數(shù)據(jù)結(jié)果。因此，我們可以將兩個(gè)庫(kù)中的從第一頁(yè)到第三頁(yè)的全部數(shù)據(jù)查詢出來(lái)，然后在內(nèi)存中合并后再進(jìn)行排序，然后就能夠取出正確的第三頁(yè)數(shù)據(jù)了。
自然，我們的sql也就發(fā)生了變化，從
select*fromTorderbytimeoffset200limit100;改為
select*fromTorderbytimeoffset0limit100+200;使用全局視野方式的好處很明顯，就是數(shù)據(jù)絕對(duì)的精準(zhǔn)。但是缺點(diǎn)也同樣明顯，當(dāng)查詢的數(shù)據(jù)量大時(shí)，內(nèi)存的消耗就會(huì)變多，而且在頁(yè)碼增大的時(shí)候，查詢效率會(huì)急速的下降。當(dāng)我們有N個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，我們需要從查詢X到X+Y區(qū)間的數(shù)據(jù)時(shí)，那么我們的內(nèi)存中將會(huì)需要組合N*(X+Y)條數(shù)據(jù)然后排序。
既然全局查詢的方式有缺點(diǎn)，那我們就來(lái)解決這個(gè)缺點(diǎn)，但是肯定會(huì)有一些其他方面的犧牲。
允許精度損失方式允許精度損失其實(shí)非常的好理解，就是我不去管數(shù)據(jù)在兩個(gè)DB中是如何的分布的，我只是平均的從兩個(gè)庫(kù)中排序后取出50條數(shù)據(jù)，然后組合成為100條進(jìn)行顯示。
當(dāng)然，這種方式的精度就是根據(jù)你排序的條件和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式不同而變化的了。假設(shè)我們的數(shù)據(jù)都是按照時(shí)間有序的存儲(chǔ)的，我們的排序也是根據(jù)時(shí)間來(lái)進(jìn)行排序的，那么我們得到的結(jié)果就會(huì)比較精準(zhǔn)。
但如果我們的數(shù)據(jù)是隨機(jī)插入多個(gè)DB的，我們要按照時(shí)間進(jìn)行排序查找，或者我們的數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序插入DB的，但是我們需要根據(jù)其他條件進(jìn)行查找時(shí)，數(shù)據(jù)的精度就會(huì)很差。這就看我們對(duì)于業(yè)務(wù)的需要是什么樣的了。
不過(guò)，使用這種方式查找，我們就可以不用考慮性能上的問(wèn)題，查詢的復(fù)雜程度很低，只要我們的業(yè)務(wù)沒(méi)有過(guò)多的要求，那么使用這種查找方式是最為推薦的。
當(dāng)然，如果你的業(yè)務(wù)不允許這樣的情況出現(xiàn)，還需要滿足交互、效率等等各種需求，那么，就我們還可以使用下面這個(gè)方式。
二次查詢方式這可以說(shuō)是解決分庫(kù)查詢的究極武器了，能夠保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度、查詢的效率、用戶的交互頁(yè)面，犧牲的只是小小的性能開(kāi)銷和一些代碼難度的上升。
方式其實(shí)也不難，假設(shè)我們要查詢第21頁(yè)的數(shù)據(jù)，每頁(yè)5條。這個(gè)時(shí)候，我們先假設(shè)數(shù)據(jù)是平均分布的，但是我們?cè)诿總€(gè)庫(kù)都查詢?nèi)康?條數(shù)據(jù)。也就是：
select*fromTorderbytimeoffset100limit5;
這時(shí)，我們得到的數(shù)據(jù)可能是這樣的。
而兩個(gè)DB中，最小的時(shí)間是1487500001【minTime】，這個(gè)時(shí)間記錄下來(lái)。兩個(gè)DB中各自的最大時(shí)間也記錄下來(lái)，分別是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。
這時(shí)，我們?cè)谑褂脮r(shí)間去兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中再次進(jìn)行查詢。
select*fromTwheretimebetweenminTimeandmaxTime1orderbytime;select*fromTwheretimebetweenminTimeandmaxTime2orderbytime;由于之前minTime來(lái)自于DB1，因此，DB1的數(shù)據(jù)不會(huì)發(fā)生變化，但是DB2中的條件被放寬了，因此可能會(huì)查詢出更多的數(shù)據(jù)。結(jié)果可能如下：
而兩個(gè)結(jié)果集合并以后，相當(dāng)于就獲得了全局視野，也就可以很容易的找出這一頁(yè)需要的5條數(shù)據(jù)了。
當(dāng)然，我們還可以借助elasticsearch來(lái)完成分庫(kù)的排序查找，由于elasticsearch引入了緩存機(jī)制，能夠讓查詢更快。
MySQL分庫(kù)分表之后，id主鍵如何處理
我從分庫(kù)分表存在的問(wèn)題和怎么做來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。。
一，分庫(kù)分表的ID主鍵不能依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)的自增，因?yàn)槎鄮?kù)中會(huì)重復(fù)！
通常使用外接的數(shù)據(jù)組件獲取全局唯一的ID：比如加強(qiáng)型UUID（根據(jù)Ip，時(shí)間戳等得到）和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API獲取，Twitter的雪花算法等等！
二，分庫(kù)分表之后的連接查詢比較困難！
問(wèn)題沒(méi)法避免，通常拆分SQL，使用多次查詢，用查到的結(jié)果再分別查別的結(jié)果！
三，分布式事務(wù)的數(shù)據(jù)一致性很難保證！
可以使用TCC編程模型保證兩處的事務(wù)都能正確提交，但是這種方式對(duì)代碼的侵入比較重！也可以使用基于消息的數(shù)據(jù)一致性保證！
四，多數(shù)據(jù)的排序，分組，統(tǒng)計(jì)會(huì)比較困難！
1，用多線程，對(duì)多個(gè)節(jié)點(diǎn)分別查詢，然后匯總！
2，也可以提前冗余查詢表，將所有的經(jīng)常查詢的重點(diǎn)數(shù)據(jù)提前統(tǒng)一到個(gè)庫(kù)表里！
分庫(kù)分表涉及到的知識(shí)點(diǎn)比較多，建議使用專門的分庫(kù)分表組件！本人有mycat使用經(jīng)驗(yàn)，如果您有相關(guān)問(wèn)題，歡迎前來(lái)探討！
mysql可以同時(shí)查詢多張表嗎
剛超過(guò)百萬(wàn)的表真不大，我做過(guò)的公司很多表都是幾百萬(wàn)，個(gè)別的到了千萬(wàn)，對(duì)于一般的查詢來(lái)說(shuō)可以不用刻意考慮怎么存儲(chǔ)的問(wèn)題，mysql夠扛的。而對(duì)于復(fù)雜的多連表查詢，尤其是在做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)時(shí)，sql操作會(huì)很復(fù)雜，會(huì)很慢，但是因?yàn)檫@個(gè)業(yè)務(wù)是對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高，我們會(huì)采用寫定時(shí)任務(wù)的方式，提前把多張表查詢跑成一張最終的結(jié)果存儲(chǔ)起來(lái)，我們業(yè)務(wù)上的sql直接去查這個(gè)最終表就行了。
有人說(shuō)分表，橫著切分。但是我見(jiàn)過(guò)的公司通常不會(huì)完全這樣做，因?yàn)榉直碇蟮谋锥艘埠艽螅瑫?huì)導(dǎo)致有些業(yè)務(wù)對(duì)該數(shù)據(jù)的操作需求實(shí)現(xiàn)不了或者很麻煩。實(shí)際的做法是，分表的同時(shí)，仍然保留整體的原表，兩份數(shù)據(jù)，一份是原表，另一份是對(duì)原表進(jìn)行切分的副本，用這個(gè)分開(kāi)的表來(lái)滿足某部分業(yè)務(wù)的查詢需求即可。至于怎么分，看業(yè)務(wù)，比如說(shuō)我做過(guò)一款手機(jī)游戲的app，在統(tǒng)計(jì)用戶的月活躍情況時(shí)，我會(huì)按月份分。
拋開(kāi)具體的業(yè)務(wù)不談，在其他方面通常的解決方案還有：
第一：成本最低也是最實(shí)用的方式：索引優(yōu)化、sql優(yōu)化。
第二：上緩存，查詢也不一定完全就是數(shù)據(jù)量大影響的，高訪問(wèn)量請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)密集時(shí)，也會(huì)影響，用緩存擋在mysql前面，進(jìn)行流量削鋒。
第三：mysql讀寫分離，其實(shí)本質(zhì)也是一種負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)方式。
第四：分布式，把同一份數(shù)據(jù)分到不同服務(wù)器上，這個(gè)成本就大了，一般的公司用不到，想滿足不同業(yè)務(wù)的需求對(duì)技術(shù)要求很高，較難解決的問(wèn)題是在數(shù)據(jù)的一致性上。
等等，不管使用什么技術(shù)，一定要考慮好這個(gè)技術(shù)可能帶來(lái)的后果尤其弊端是什么。
mysql千萬(wàn)級(jí)別數(shù)據(jù)查詢除了索引還有什么方法
常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)索引優(yōu)化主要有分表分庫(kù)，將大表拆成小表。也可以使用數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，如mycat！另外，也可以通過(guò)elasticsearch將買搜狗數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)引入到elasticsearch中單獨(dú)作為檢索服務(wù)。
關(guān)于mysql分表后查詢匯總和MySQL兩張表聯(lián)合查詢SQL語(yǔ)句的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
