① 数据库分区和分表的区别
分区、分表、分库的详细理解
一、什么是分区、分表、分库
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。
分库
一旦分表，一个库中的表会越来越多
将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。
二、常用的单机数据库的瓶颈
问题描述
单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低。
单个库数据量太大（一个数据库数据量到就是极限）
单个数据库服务器压力过大
读写速度遇到瓶颈（并发量几百）
三、分区
什么时候考虑使用分区？
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
表中的数据是分段的
对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据
分区解决的问题
主要可以提升查询效率
分区的实现方式（简单）
mysql5 开始支持分区功能
四、分表
什么时候考虑分表？
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
当频繁插入或者联合查询时，速度变慢
分表解决的问题
分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了，写操作效率提高了
查询一次的时间短了
数据分布在不同的文件，磁盘I/O性能提高
读写锁影响的数据量变小
插入数据库需要重新建立索引的数据减少
分表的实现方式（复杂）
需要业务系统配合迁移升级，工作量较大
分区和分表的区别与联系
分区和分表的目的都是减少数据库的负担，提高表的增删改查效率。
分区只是一张表中的数据的存储位置发生改变，分表是将一张表分成多张表。
当访问量大，且表数据比较大时，两种方式可以互相配合使用。
当访问量不大，但表数据比较多时，可以只进行分区。
常见分区分表的规则策略（类似）
Range（范围）
Hash（哈希）
按照时间拆分
Hash之后按照分表个数取模
在认证库中保存数据库配置，就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系
② 数据库中左侧分区和右侧分区怎么看
几种获取MySQL分区表信息的常用方法
SHOW CREATE TABLE可以查看创建分区表的CREATE语句
SHOW TABLE STATUS可以查看表是否为分区表
查看INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS表可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等重要信息
EXPLAIN PARTITIONS SELECT查看select语句怎样使用分区
③ 数据库表分区优化
对SQL Server数据表进行分区的过程分为三个步骤：
1)建立分区函数
2)建立分区方案
3)对表格进行分区
第一个步骤：建立分区函数
分区函数定义[u]how[/u]，即你想要SQL Server如何对数据进行分区。这里就不以某一个表格作为例子，而是总体概括分割数据的技术。
分区是通过指定每个分区的分割界线实现的。例如，假定我们有一个Customers表格，里面包含了企业所有的客户的信息，客户信息以唯一的客户号进行辨识，客户号从1到1000000。我们可以运用以下的分区函数(这里称之为customer_Partfunc)把这个表格平均分为四个分区：
CREATE PARTITION FUNCTION customer_partfunc (int)
AS RANGE RIGHT
FOR VALUES (250000, 500000, 750000)
这些分割界线指定了四个分区。第一个分区包含所有值小于250000的记录。第二个分区包含所有值在250000和499999之间的记录。而第三个分区包含所有值在500000和749999之间的记录。其他所有大于或等于750000的记录都包含在第四个分区里。
注意这个例子中使用了“RANGE RIGHT”从句。这说明分界值是在分区的右边。同样，如果使用的是“RANGE LEFT”从句，那么第一个分区就会包含所有值小于或等于250000的记录;第二个分区就会包含所有值在250001和500000之间的记录，如此类推。
第二个步骤：建立分区方案
一旦建立完定义如何对数据进行分区的分区函数之后，下一步就是建立一个分区方案，定义[u]where[/u]，即你想在哪里对数据进行分区。这是一个很直接明了的过程，例如，如果我有四个文件组，名称分别从“fg1”到“fg4”，那么就可以使用以下分区方案：
CREATE PARTITION SCHEME customer_partscheme
AS PARTITION customer_partfunc
TO (fg1, fg2, fg3, fg4)
注意我们现在把一个分区函数连接到了分区方案，但是我们还没有把分区方案连接到任何具体的数据库表格。这就是重复使用功能发挥功能的时候。我们可以通过这个功能把分区方案(或者只是分区函数)用于数据库表格的任何数据上。
第三个步骤：对表格进行分区
建立好分区方案之后，就可以开始对表格进行分区了。这是最简单的一个步骤，只需要在表格创建语句中添加“ON”从句，指定表格分区方案和要应用该分区方案的表列。你不需要指定分区函数，因为分区方案已经定义了分区函数。
举个例子，假设你想要用上述的分区方案来创建一个客户表格，你需要使用以下Transact-SQL语句：
CREATE TABLE customers (FirstName nvarchar(40), LastName nvarchar(40), CustomerNumber int)
ON customer_partscheme (CustomerNumber)
④ 处理大量数据库数据时怎么分区分库
如果你的数据库自动分的，那么任何客户端驱动都没有必要去管它。如果是手工分的，那么不就是访问不同的库、不同的表嘛。
还是要搞清楚前一个问题：你怎样分。这个不清楚，就等于是在给自己“下套”了，在不知道分库分表的具体含义时来问这个时髦概念如何用EF来实现，无的放矢了。
⑤ oracle分区表的分区有几种类型
oracle分区表的分区有四种类型：范围分区、散列分区、列表分区和复合分区。
特点如下：
1、范围分区
就是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区。
数据中有空值，Oracle机制会自动将其规划到maxvalue的分区中。
2、散列分区
根据字段的hash值进行均匀分布，尽可能地实现各分区所散列的数据相等。
散列分区即为哈希分区，Oracle采用哈希码技术分区，具体分区如何由Oracle说的算，也可能我下一次搜索就不是这个数据了。
3、列表分区
列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区，而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的。
4、复合分区
根据范围分区后，每个分区内的数据再散列地分布在几个表空间中，这样我们就要使用复合分区。复合分区是先使用范围分区，然后在每个分区同再使用散列分区的一种分区方法。
比如将part_date的记录按时间分区，然后每个分区中的数据分三个子分区，将数据散列地存储在三个指定的表空间中。
(5)文档数据库分区方式扩展阅读：
分区的恢复方法：
如果数据库运行在archive 模式下，那么一旦数据库损坏则可以通过冷备份(热备份)和归档备份将数据库恢复到断点状态。
数据库控制文件恢复（假设所有控制文件均被破坏）：
数据库基于文件系统： 利用操作系统的tar、cp等命令即可。
数据库基于裸设备：dd if=$ORACLE_BASE/con.bak of=/dev/rdrd/drd1 seek=12
⑥ 数据库分区的分类
分区主要有两种形式：//这里一定要注意行和列的概念（row是行，column是列）
水平分区（Horizontal Partitioning）
这种形式分区是对表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割（单分区）或集体分割（1个或多个分区）。所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。
举个简单例子：一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区，每个分区包含的是其中一年的记录。（朋奕注：这里具体使用的分区方式我们后面再说，可以先说一点，一定要通过某个属性列来分割，譬如这里使用的列就是年份）
垂直分区（Vertical Partitioning）
这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。
举个简单例子：一个包含了大text和BLOB列的表，这些text和BLOB列又不经常被访问，这时候就要把这些不经常使用的text和BLOB了划分到另一个分区，在保证它们数据相关性的同时还能提高访问速度。
在数据库供应商开始在他们的数据库引擎中建立分区（主要是水平分区）时，DBA和建模者必须设计好表的物理分区结构，不要保存冗余的数据（不同表中同时都包含父表中的数据）或相互联结成一个逻辑父对象（通常是视图）。这种做法会使水平分区的大部分功能失效，有时候也会对垂直分区产生影响。
⑦ mysql 数据库分区怎么使用
如果一张表的数据量太大的话，那么myd,myi就会变的很大，查找数据就会变的很慢，这个时候我们可以利用mysql的分区功能，在物理上将这一张表对应的三个文件，分割成许多个小块，这样呢，我们查找一条数据时，就不用全部查找了，只要知道这条数据在哪一块，然后在那一块找就行了。如果表的数据太大，可能一个磁盘放不下，这个时候，我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去。
⑧ 什么是分表和分区 MySql数据库分区和分表方法
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
⑨ mysql分表的3种方法介绍，什么是分区
可以看mysql的data文件夹下面的数据库文件，就可以查看当前分区情况。还有几种获取MySQL分区表信息的常用方法SHOW CREATE TABLE 可以查看创建分区表的CREATE语句 SHOW TABLE STATUS 可以查看表是否为分区表 查看INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS表 可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等重要信息
⑩ 数据分片应遵守哪些基本原则数据分片有哪些基本类型和方法
链路层具有最大传输单元MTU这个特性，它限制了数据帧的最大长度，不同的网络类型都有一个上限值。以太网的MTU是1500，你可以用 netstat -i 命令查看这个值。如果IP层有数据包要传，而且数据包的长度超过了MTU，那么IP层就要对数据包进行分（fragmentation）操作，使每一片的长度都小于或等于MTU。我们假设要传输一个UDP数据包，以太网的MTU为1500字节，一般IP首部为20字节，UDP首部为8字节，数据的净荷（payload）部分预留是1500-20-8=1472字节。如果数据部分大于1472字节，就会出现分片现象。
分片（sharding）是数据库分区的一种，它将大型数据库分成更小、更快、更容易管理的部分，这些部分叫做数据碎片。碎片这个词意思就是整体的一小部分。
Jason Tee表示：“简言之，分片（sharding）数据库需要将数据库（database）分成多个没有共同点的小型数据库，且它们可以跨多台服务器传播。”
技术上来说，分片（sharding）是水平分区的同义词。在实际操作中，这个术语常用来表示让一个大型数据库更易于管理的所有数据库分区。
分片（sharding）的核心理念基于一个想法：数据库大小以及数据库上每单元时间内的交易数呈线型增长，查询数据库的响应时间（response time）以指数方式增长。
另外，在一个地方创建和维护一个大型数据库的成本会成指数增长，因为数据库将需要高端的计算机。相反地，数据碎片可以分布到大量便宜得多的商用服务器上。就硬件和软件要求而言，数据碎片相对来说没什么限制。
在某些情况中，数据库分片（sharding）可以很简单地完成。按地理位置拆分用户数据库就是一个常见的例子。位于东海岸的用户被分到一台服务器上，在西海岸的用户被分在另一台服务器上。假设没有用户有多个地理位置，这种分区很易于维护和创建规则。
但是数据分片（sharding）在某些情况下会是更为复杂的过程。例如，一个数据库持有很少结构化数据，分片它就可能非常复杂，并且结果碎片可能会很难维护。
分片过程
对于发送端发送的每份IP数据报来说，其标识字段都包含一个唯一值。该值在数据报分片时被复制到每个片中。标志字段用其中一个比特来表示“更多的片”。除了最后一片外，其他每个组成数据报的片都要把该比特置1。片偏移字段指的是该片偏移原始数据报开始处的位置。另外，当数据报被分片后，每个片的总长度值要改为该片的长度值。
最后，标志字段中有一个比特称作“不分片”位。如果将这一比特置1，IP将不对数据报进行分片。相反把数据报丢弃并发送一个ICMP差错报文给起始端。
当IP数据报被分片后，每一片都成为一个分组，具有自己的IP首部，并在选择路由时与其他分组独立。这样，当数据报的这些片到达目的端时有可能会失序，但是在IP首部中有足够的信息让接收端能正确组装这些数据报片。