sql server軟件怎樣放大縮??？1.步驟1:打開SQL Smysql分庫分表后，跨庫跨表搜索如何排序？mysql分為數(shù)據(jù)庫和表后，跨數(shù)據(jù)庫和跨表搜索如何排序？在單個表中處理大量數(shù)據(jù)是一種非常常見

sql server軟件怎樣放大縮??？

1.步驟1:打開SQL S

mysql分庫分表后，跨庫跨表搜索如何排序？

mysql分為數(shù)據(jù)庫和表后，跨數(shù)據(jù)庫和跨表搜索如何排序？在單個表中處理大量數(shù)據(jù)是一種非常常見的。比如我們的訂單表，一般情況下，我們會按照一個月、三個月、六個月以上的維度來劃分運單表，自然也會按照時間來橫向劃分訂單表。

在這種情況下，子倉庫和子表非常容易處理，因為我們可以根據(jù)時間軸強制將訂單存儲在不同的倉庫中。但是，有可能我們的電商系統(tǒng)用戶量大，訂單量大。一天有幾十萬單。可能短短半個月，我們的訂單量就上千萬了。加上訂單的商品數(shù)據(jù)表，如果沒有表，訂單表可能會拖累系統(tǒng)。

那么我們必須面對的是，一個月內的數(shù)據(jù)要按照一定的規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫和表格中。我們可以把訂單表分成兩部分，OrderDB1和OrderDB2，根據(jù)我們的訂單號來區(qū)分。如果訂單號是單數(shù)，我們就放在OrderDB1，如果訂單號是偶數(shù)，我們就放在OrderDB2。這樣訂單表的數(shù)據(jù)均勻分布到兩個數(shù)據(jù)庫的表中，減少了單個表的壓力。

在此之后，我們的訂單表將很難按頁面排序。兩個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)如何跨數(shù)據(jù)庫按頁排序？

一般我們有三種方法，即全局視覺模式、容許精度損失模式和二次搜索模式。

讓 讓我們先談談全局視圖模式。通常我們要在第三頁找到100個訂單的數(shù)據(jù)，我們會寫一個SQL。

select * from t order by time offset 200 limit 100。但是這100條數(shù)據(jù)分庫后可能會有很多辦法。

它可能是均勻分布的(在極端情況下)

也有可能都來自一個庫(極端情況下)。

它也可能是分散的(通常)

因為按照我們的Order By條件有很多可能，所以我們很難知道第三頁的數(shù)據(jù)是從哪個庫的哪里開始取的。如果我們需要準確地獲得數(shù)據(jù)，那么我們必須恢復單個庫的全局視野。

如何恢復全球視野？

讓 讓我們以第三頁上我們要查詢的數(shù)據(jù)為例。我們失去全球視野的原因是因為我們可以 t.一次性得到所有的數(shù)據(jù)結果，那么恢復全局視野的方法就是讓我們得到所有的數(shù)據(jù)結果。所以我們可以在兩個庫中查詢第一頁到第三頁的所有數(shù)據(jù)，然后在內存中合并排序，然后從第三頁就可以得到正確的數(shù)據(jù)。

自然地，我們的sql也發(fā)生了變化，從

select * from t order by time offset 200 limit 100已更改為

select * from t order by time offset 0 limit 100 200使用全局視圖模式的好處很明顯，就是數(shù)據(jù)絕對準確。但是，缺點也很明顯。當查詢數(shù)據(jù)較大時，內存消耗會增加，當頁數(shù)增加時，查詢效率會迅速下降。當我們有N個數(shù)據(jù)庫時，我們需要查詢從X到X Y的數(shù)據(jù)，那么我們需要在內存中組合N*(X Y)條數(shù)據(jù)，并對它們進行排序。

既然全局查詢方法有缺點，我們會解決這個缺點，但是肯定會有一些其他的犧牲。

允許精度損失的方法其實很好理解，就是I don 我不關心數(shù)據(jù)在兩個數(shù)據(jù)庫中是如何分布的。我只是從兩個數(shù)據(jù)庫中平均整理出50條數(shù)據(jù)，然后組合成100條進行展示。

當然，這種方法的準確性會根據(jù)你的排序條件和數(shù)據(jù)存儲而有所不同。假設我們的數(shù)據(jù)是按時間順序存儲的，我們的排序也是基于時間的，那么我們得到的結果會更準確。

然而，如果我們的數(shù)據(jù)被隨機插入多個數(shù)據(jù)庫 s，我們要按時間排序和搜索，或者我們的數(shù)據(jù)是按時間順序插入DB的，但是當我們需要按其他條件搜索時，數(shù)據(jù)的準確性就會很差。這取決于我們的業(yè)務需求是什么。

然而，用這種方法搜索，我們不 不必考慮性能問題，并且查詢的復雜性非常低。只要我們的業(yè)務沒有太多的要求，那么使用這種方法是最推薦的。

當然，如果你的業(yè)務不允許這種情況發(fā)生，你還需要滿足交互、效率等各種需求，那么我們也可以使用下面的方法。

第二種查詢模式可以說是解決子庫查詢的終極武器，可以保證數(shù)據(jù)的準確性、查詢的效率和用戶的交互頁面，代價只是很小的性能開銷和一定的代碼難度。

其實方法并不難。假設我們想查詢第21頁的數(shù)據(jù)，每頁5篇文章。在這個時候，讓 假設數(shù)據(jù)是均勻分布的，但是我們查詢每個庫中的全部5條數(shù)據(jù)。那就是:

select * from T order by time offset 100限制五

這個時候我們得到的數(shù)據(jù)可能是這樣的。

兩個db中，時間最短的是1487500001【minTime】，記錄了這個時間。還記錄了兩個db中的最大時間，即db1: 1487500041 [maxtime1]和DB2: 1487500061 [maxtime2]。

這時候我們在使用時間內再去兩個數(shù)據(jù)庫查詢。

select * From T where time between minTime和maxtime 1 order by time select * From where time between min time和maxtime2order by time由于之前min time來自DB1，所以DB1的數(shù)據(jù)不會改變，但是DB2中的條件放寬了，所以可能會找到更多的數(shù)據(jù)。結果可能如下:

兩個結果合并后，相當于得到了一個全局視圖，很容易就能找出這個頁面需要的五條數(shù)據(jù)。

當然我們也可以使用elasticsearch來完成子數(shù)據(jù)庫的排序搜索，因為elasticsearch引入了緩存機制，可以讓查詢更快。