哪些数据库支持分库，MYSQL CLUSTER VS MYCAT哪个更好

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1，MYSQL CLUSTER VS MYCAT哪个更好
2，用Mycat需要注意什么
3，请问sqlite如何分库查询
4，mysql怎样分库
5，几种流行的数据库SQL分页

1，MYSQL CLUSTER VS MYCAT哪个更好

Mycat和MySQL的区别：可以把上层看作是对下层的抽象，例如操作系统是对各类计算机硬件的抽象。那么我们什么时候需要抽象？假如只有一种硬件的时候，我们需要开发一个操作系统吗？再比如一个项目只需要一个人完成的时候不需要leader，但是当需要几十人完成时，就应该有一个管理者，发挥沟通协调等作用，而这个管理者对于他的上层来说就是对项目组的抽象。同样的，当我们的应用只需要一台数据库服务器的时候我们并不需要Mycat，而如果你需要分库甚至分表，这时候应用要面对很多个数据库的时候，这个时候就需要对数据库层做一个抽象，来管理这些数据库，而最上面的应用只需要面对一个数据库层的抽象或者说数据库中间件就好了，这就是Mycat的核心作用。所以可以这样理解：数据库是对底层存储文件的抽象，而Mycat是对数据库的抽象。

根据业务场景来选择，二者优点：1、mysql cluster，这个是mysql的官方集群方案，直接在数据库级别支持ndb网络节点，自动分片，自动join，单机故障不影响集群；2、mycat，这个是基于阿里巴巴的cobar方案优化而来，其支持团队也挺卖力的，支持半自动化分片、join。为什么叫“半自动化”呢？因为需要dba对每个表的分片策略进行配置和干涉。个人感觉没有方案1的傻瓜式分片简单。

MYSQL CLUSTER VS MYCAT哪个更好

2，用Mycat需要注意什么

实习的时候，在一个项目当中，项目经理要求把原先的MySQL数据连接基于mycat来进行改造。当时就在想MyCat是什么东西？为什么要用它呢？*一、什么是MyCat： MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度二、那么为什么要用到MyCat呢？*例如操作系统是对各类计算机硬件的抽象。那么我们什么时候需要抽象？假如只有一种硬件的时候，我们需要开发一个操作系统吗？再比如一个项目只需要一个人完成的时候不需要leader，但是当需要几十人完成时，就应该有一个管理者，发挥沟通协调等作用，而这个管理者对于他的上层来说就是对项目组的抽象。同样的，当我们的应用只需要一台数据库服务器的时候我们并不需要Mycat，而如果你需要分库甚至分表，这时候应用要面对很多个数据库的时候，这个时候就需要对数据库层做一个抽象，来管理这些数据库，而最上面的应用只需要面对一个数据库层的抽象或者说数据库中间件就好了，这就是Mycat的核心作用。所以可以这样理解：数据库是对底层存储文件的抽象，而Mycat是对数据库的抽象。*注意事项：(1)、原始表的自增主键｛AUTO_INCREMENT=1446｝值，就是之前用掉的值，要去掉。新库按照新的来(2)、｛CREATE TABLE IF NOT EXISTS `edu_impoverish` ｝改成｛CREATE TABLE `edu_impoverish` (｝。mycat没有判断是否存在的功能(3)、DROP TABLE IF EXISTS `onlinenum`; 这种格式是支持的。(4)、全局表，字典表：可能会在其他表中存有其id字段的值。所以这些表id也要导过来。(5)、业务表的id最好也导入过来，避免重新生成导致关联对不上的情况。(6)、全局表、跨库分表都要用全局序列。单库单业务，不和其他关联的表；可以用数据库自带的自增主键。

用Mycat需要注意什么

3，请问sqlite如何分库查询

1 基本思想之什么是分库分表？从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 2 基本思想之为什么要分库分表？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。 3 分库分表的实施策略。分库分表有垂直切分和水平切分两种。 3.1 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workdb、商品数据库paydb、用户数据库userdb、日志数据库logdb等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。 3.2 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userid散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userdb中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userdb切分为结构相同的多个userdb：part0db、part1db等，再将userdb上的用户数据表usertable，切分为很多usertable：usertable0、usertable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userdb上。 3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。 4 分库分表存在的问题。 4.1 事务问题。在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。 4.2 跨库跨表的join问题。在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。 4.3 额外的数据管理负担和数据运算压力。额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表usertable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。上述整理于互联网

请问sqlite如何分库查询

4，mysql怎样分库

TiDB 社区（AskTUG）对于传统数据库，无论是水平还是垂直分库，都是很繁琐，耗时耗力的工作，TiDB 作为 NewSQL 数据库，根据自身特性，完美解决该问题水平弹性扩展通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。分布式事务TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。

1 基本思想之什么是分库分表？从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。2 基本思想之为什么要分库分表？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。3 分库分表的实施策略。分库分表有垂直切分和水平切分两种。3.1 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workdb、商品数据库paydb、用户数据库userdb、日志数据库logdb等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。3.2 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userid散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userdb中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userdb切分为结构相同的多个userdb：part0db、part1db等，再将userdb上的用户数据表usertable，切分为很多usertable：usertable0、usertable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userdb上。3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。4 分库分表存在的问题。4.1 事务问题。在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。4.2 跨库跨表的join问题。在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。4.3 额外的数据管理负担和数据运算压力。额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表usertable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。上述整理于互联网

你需要怎么分？因为数据表太大影响性能了？建议直接分表数据，性质和mysql分区差不多，例如：把某个范围内的id的记录拷贝至另外的库，这样就实现大表变小表，当然，程序上也需要改动

5，几种流行的数据库SQL分页

sqlserver分页第一种分页方法需用到的参数: pageSize 每页显示多少条数据 pageNumber 页数从客户端传来 totalRecouds 表中的总记录数 select count (*) from 表名 totalPages 总页数 totalPages=totalRecouds%pageSize==0?totalRecouds/pageSize:totalRecouds/pageSize+1 pages 计算前pages 条数据 pages= pageSize*(pageNumber-1) SQL语句: select top pageSize * from 表名 where id not in (select top pages id from 表名 order by id) order by id 第二种分页方法 pageSize 每页显示多少条数据 pageNumber 页数从客户端传来 pages=pageSize*(pageNumber-1)+1 select top pageSize * from 表名 where id>=(select max(id) from (select top pages id from 表名 order by id asc ) t )mysql分页需用到的参数: pageSize 每页显示多少条数据 pageNumber 页数从客户端传来 totalRecouds 表中的总记录数 select count (*) from 表名 totalPages 总页数 totalPages=totalRecouds%pageSize==0?totalRecouds/pageSize:totalRecouds/pageSize+1 pages 起始位置 pages= pageSize*(pageNumber-1) SQL语句: select * from 表名 limit pages, pageSize; mysql 分页依赖于关键字 limit 它需两个参数:起始位置和pageSize 起始位置=页大小*(页数-1) 起始位置=pageSize*(pageNumber -1) oracle分页 pageSize 每页显示多少条数据 pageNumber 页数从客户端传来 totalRecouds 表中的总记录数 select count (*) from 表名 totalPages 总页数 totalPages=totalRecouds%pageSize==0?totalRecouds/pageSize:totalRecouds/pageSize+1 startPage 起始位置 startPage= pageSize*(pageNumber-1)+1 endPage=startPage+pageSize SQL语句 select a.* from ( select rownum num ,t.* from 表名 t where 某列=某值 order by id asc )a where a.num>=startPage and a.numdb2分页 int startPage=1 //起始页 int endPage; //终止页 int pageSize=5; //页大小 int pageNumber=1 //请求页 startPage=(pageNumber-1)*pageSize+1 endPage=(startPage+pageSize); SQL语句 select * from (select 字段1,字段2,字段3,字段4,字段5,rownumber() over(order by 排序字段 asc ) as rowid from 表名 )as a where a.rowid >= startPage AND a.rowid access分页 pageSize 每页显示多少条数据 pageNumber 页数从客户端传来 pages=pageSize*(pageNumber-1)+1 SQL语句 select top pageSize * from 表名 where id>=(select max(id) from (select top pages id from 表名 order by id asc ) t )