摘要：
分表分库常用方案？分表分库是一种常用的数据库架构方案，用于解决数据量大、访问压力大的情况。常见的方案有垂直分表、水平分表和分库分表。垂直分表将不同的字段分散到不同的表中，提高查询效... 分表分库常用方案？
分表分库是一种常用的数据库架构方案，用于解决数据量大、访问压力大的情况。常见的方案有垂直分表、水平分表和分库分表。
垂直分表将不同的字段分散到不同的表中，提高查询效率；水平分表将同一表的数据按照某种规则分散到多个表中，提高写入和查询效率；分库分表将数据分散到多个数据库和表中，提高整体的扩展性和性能。这些方案可以根据具体业务需求和数据库特点进行选择和组合。
数据库为什么要分库分表？
因为数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
分库分表的详细讲解？
分库分表是一种数据库优化策略，通过将大型数据库拆分为多个小型数据库和表，以提高系统的性能和可扩展性。这通常在互联网公司应对海量数据和高并发访问场景时使用。常见的分库分表方案包括基于范围、哈希、时间等算法进行数据分片。此策略可降低单库单表的数据量，同时提升查询效率和备份恢复速度。但会增加系统复杂性和维护成本。
分库分表是指将一个大的数据库分成多个独立的小数据库，每个小数据库再分成多个独立的表，以达到减轻单个数据库压力和提高查询效率的目的。分库分表可以通过水平分割和垂直分割来实现，水平分割是指将一张表按照一定的规则分成多个小表，垂直分割是指将一张表中的列按照一定的规则分成多个小的表。
分库分表是一种水平扩展的数据库架构设计，通过将大型数据表拆分为多个较小的数据表，并将这些数据表分散到不同的数据库实例中，以达到提高数据处理能力和负载均衡的目的。此设计可以有效提高系统性能、可扩展性和可用性。
分库分表是一种数据库优化策略，通过将大型数据库拆分为多个小数据库或表，以改善性能和可扩展性。这通常用于处理高并发、大数据和高增长的应用场景。分库分表可以提高并发处理能力，减轻单个数据库的负载，同时方便数据的管理和维护。在实际应用中，通常会结合使用一些中间件，如Sharding-JDBC、Mycat等，来实现数据的分片和路由。
hive需要分库分表吗？
Hive通常用于大数据分析和查询，因此对于大数据集，可能需要进行分库分表。分库分表可以提高查询性能，减少数据冗余，并且能够更好地运行并行处理。
对于小型数据集，可能不需要进行分库分表，但对于大型数据集，分库分表通常是必需的。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
通常来说，Mysql表的数据量达到一两千万之后，操作起来开始有些吃力了，如果数据量达到上亿，估计系统是吃不消的。
那么解决方案有哪些呢？我提几个思路：
就用Mysql，不考虑迁移
- 分库分表其实是比较好的方案，但是已经被题主否了，就不详细说了；
表设计的优化：在设计表的时候，就要考虑性能问题了。例如字段尽量避免NULL，时间类型尽量使用TIMESTAMP，单表的字段不宜过多等等。
索引的优化：索引不是越多越好，也不是所有的字段都适合建立索引，使用多列索引的时候，要注意SQL中的条件顺序等。
SQL的优化：有的时候查询慢，可能是SQL写的烂。查询尽量用到索引，避免错误的写法导致索引失效，避免使用select *查询出来所有的列，拆分复杂的SQL语句，查询使用分页等等。
分区：分区表是独立的逻辑表，底层由多个物理表组成，这些对用户来说是透明的；如果按照分区字段查询数据的话，就会在某一张分区表内查询，速度回比较快；分区字段的选择，需要根据你们实际业务来；比如你们这张表如果可以分100个分区的话，那么每张表实际只有100万的数据；使用分区表尽量避免全表扫描；建议考虑这种优化方式。
抛弃Mysql，迁移数据库
如果公司有钱的话，可以直接上商业数据库，Oracle、DB2什么的，一亿的数据还是可以搞的定的，当然会也比较贵。
其他开源数据库，有可以支持千万级的产品，不过不建议使用，坑会比较多。
云数据库，可以考虑把数据迁移到云上，比如阿里云，花一些钱，少操一些；不过如果是比较敏感的数据，放到云上，多少会不太放心；私有云？这个也贵。
另外，如果不迁移Mysql的话，可以加以非关系型数据库进行辅助，例如一些数据放到Redis里面进行缓存，或者通过跑数的方式，把原始数据加工好放到Mongodb中提供查询，总之就是减少对数据库的访问。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
