摘要：
mysql分库分表如何解决数据倾斜问题？在MySQL的分库分表架构中，为了解决数据倾斜问题，可以采取以下几种方法：1. 哈希分片（Hash Sharding）：使用哈希函数对分片键... mysql分库分表如何解决数据倾斜问题？
在MySQL的分库分表架构中，为了解决数据倾斜问题，可以采取以下几种方法：
1. 哈希分片（Hash Sharding）：使用哈希函数对分片键（如用户ID、订单ID）进行哈希计算，将数据分散到不同的库和表中。通过合理选择哈希函数，可以使数据在分片中均匀分布，从而减少数据倾斜。
2. 范围分片（Range Sharding）：根据数据的范围将其分片到不同的库和表中。可以根据业务需求选择合适的范围，如按时间范围分片，将不同时间段的数据存储在不同的库或表中。
3. 垂直拆分（Vertical Partitioning）：将表按照列的关系和使用频率进行拆分，将不同的列分到不同的表中。这样可以减少单个表的数据量，降低数据倾斜的可能性。
4. 水平拆分（Horizontal Partitioning）：将表按照行进行拆分，将不同的行分散到不同的表中。可以根据分片键或其他关键业务字段进行拆分，确保数据在不同分片中均匀分布。
mysql分库分表解决数据倾斜问题
mysql是一种避免避免数据倾斜的手段
允许在map阶段进行join操作，mysql把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多
图片来源：网络
在《hive：join遇到问题》有具体操作
在对多个表join连接操作时，将小表放在join的左边，大表放在Jion的右边，
在执行这样的join连接时小表中的数据会被缓存到内存当中,这样可以有效减少发生内存溢出错误的几率
2. 设置参数
hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindata=true 还有其他参数
3.SQL语言调节
比如： group by维度过小时：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算
4.StreamTable
将在reducer中进行join操作时的小table放入内存，而大table通过stream方式读取
Mysql-InnoDB分表真的有意义吗？
分表可以从很多方面提升性能，需要正确的理解这种方法提升性能的原理。
题主举的例子，对数据库的原理了解太少了。
Innodb的行级锁是通过对索引项加锁来实现的，分表但对数据文件大小有影响，他们对应的索引大小也不同，更小的索引，会有更高的性能，在加锁时自然性能会更高。
数据库查询基本都围绕索引做优化，如果某个高频业务出现了不使用索引，直接全表扫描，那是不可接受的。分表提高查询性能的原理在于两点：缩小索引大小和数据文件大小。
另外，对于分库分表，最重要的是分表维度，以哪些数据项作为分表的依据，对性能的影响至关重要，不恰当的分表方法，不但不会提升性能，甚至会降低性能。
