數(shù)據(jù)庫在進行水平分表之后，sql查詢分頁該怎么進行？1. 如果只是分頁，可以考慮這種子表，即表的ID是range，ID是continuous。例如，第一個表的ID是從10000到100000，第二個表

數(shù)據(jù)庫在進行水平分表之后，sql查詢分頁該怎么進行？

1. 如果只是分頁，可以考慮這種子表，即表的ID是range，ID是continuous。例如，第一個表的ID是從10000到100000，第二個表的ID是從100000到200000，所以分頁應(yīng)該沒有問題。

2. 對于其他表拆分方法，建議先使用Sphinx建立索引，然后查詢和分頁。這就是我們公司現(xiàn)在做的

數(shù)據(jù)庫拆分和表拆分是比較落后的優(yōu)化方法，因為成本比較高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離，這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中，系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時，可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時，僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中，再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常，緩存層對系統(tǒng)是透明的，對系統(tǒng)本身沒有影響。但是，cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段，就是改變需求。性能問題的原因是否不合理？還是要求太復(fù)雜？需求可以簡化嗎？這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后，考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫，因為它比子表簡單。將相應(yīng)的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中，并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里，我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細表。橫切是按行切割。例如，一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后，可以對數(shù)據(jù)庫進行進一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù)，應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上，2個，3個，帕克斯，帽子，底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化不是模仿的問題，而是需要根據(jù)實際場景進行處理。