db2 字符串類型怎么分區(qū)？DB2內(nèi)置數(shù)據(jù)類型可以不等分?jǐn)?shù)值型（numeric）、字符串型（characterstring）、圖形字符串（graphicstring）、二進(jìn)制字符串型（binaryst

db2 字符串類型怎么分區(qū)？

DB2內(nèi)置數(shù)據(jù)類型可以不等分?jǐn)?shù)值型（numeric）、字符串型（characterstring）、圖形字符串（graphicstring）、二進(jìn)制字符串型（binarystring）或日期時(shí)間型（datetime）。

也有一種就是DATALINK的特殊的方法數(shù)據(jù)類型。DATALINK值真包含了對(duì)存儲(chǔ)位置在數(shù)據(jù)庫以外的文件的邏輯直接引用

mysql分庫分表后，跨庫跨表搜索如何排序？

mysql分庫分表后，跨庫跨表搜索該如何降序排列？數(shù)據(jù)庫分庫分表無疑是的很比較普遍的一種應(yīng)對(duì)單表數(shù)據(jù)量過大的手段了。的或：我們的訂單表，通常情況下，我們會(huì)將運(yùn)單表明確的1個(gè)月、3個(gè)月、以上的維度參與劃分，肯定也變會(huì)遵循時(shí)間進(jìn)行訂單表的水平切分。

這種下的分庫分表更加好去處理，只不過我們還能夠強(qiáng)制的明確的時(shí)間線將訂單儲(chǔ)存到完全不同的庫中。可是，有可能我們的電商系統(tǒng)用戶量大，訂單量多，兩天就有幾十萬單，很可能不僅僅半個(gè)月，我們的訂單量就會(huì)上千萬，再算上訂單的商品數(shù)據(jù)表，如果不是不分表，訂單表肯定都會(huì)把系統(tǒng)給被拖垮。

那就我們就可以面臨將1個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)也要明確的肯定會(huì)的規(guī)則并且分庫分表。我們這個(gè)可以將訂單表一分為四，分成三類了OrderDB1，OrderDB2，遵循我們按照訂單號(hào)來通過區(qū)分。訂單號(hào)是單數(shù)，我們就弄到OrderDB1中，訂單號(hào)是雙數(shù)，我們就扔到OrderDB2中。眼下，訂單表的數(shù)據(jù)就被總平均的分配到了兩個(gè)數(shù)據(jù)庫的表中了，單表的壓力也就減少了。

而這樣的話分庫分表以后，我們的訂單表如果沒有必須進(jìn)行分頁的排序就更加很難了，兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)如何參與跨庫的分頁排序網(wǎng)上查詢呢？

好象我們有三種方法，各是：全局視野、允許精度損失、二次里查。

先說全局視野大多數(shù)我們要中搜索第三頁的100條訂單數(shù)據(jù)，我們會(huì)寫一個(gè)SQL

select*aroundTorder bytimeoffset200limit100只不過分庫以后，這100條數(shù)據(jù)肯定未知很多種。

有可能是來算分布的位置（極端化情況）

也有可能是完全依附一個(gè)庫（走極端情況）

有肯定是散亂分布的位置的（常見情況）

的原因情況據(jù)我們的Order By條件有很多的可能，所以我我們很難清楚第三頁的數(shù)據(jù)不知道從哪個(gè)庫的哪個(gè)位置正在取數(shù)。要是我們不需要精準(zhǔn)的取到數(shù)據(jù)，那么就要原先選擇還原單庫的那種全局視野。

怎么還原全局視野呢？

應(yīng)該用我們要查詢第三頁的數(shù)據(jù)來舉例，我們我之所以失去了全局視野，是而且我們難以最多能夠得到所有的數(shù)據(jù)結(jié)果，那么還原全局視野的那是讓我們能夠我得到所有的數(shù)據(jù)結(jié)果。因此，我們可以不將兩個(gè)庫中的從第一頁到第三頁的全部數(shù)據(jù)查詢不出來，后再在內(nèi)存中合并后再通過排序，接著就都能夠取出對(duì)的的第三頁數(shù)據(jù)了。

自然，我們的sql也就發(fā)生了變化，從

select*acrossTorder bytimeoffset200limit100轉(zhuǎn)成

select*outsideTorder bytimeoffset0limit100200建議使用全局視野的好處很的確，那就是數(shù)據(jù)絕對(duì)的追蹤箭。只不過缺點(diǎn)也同時(shí)明顯，當(dāng)查詢的數(shù)據(jù)量大時(shí)，內(nèi)存的消耗是會(huì)變多，不過在頁碼減小的時(shí)候，去查詢效率會(huì)極速的下降。當(dāng)我們有N個(gè)數(shù)據(jù)庫，我們要從查詢X到XY區(qū)間的數(shù)據(jù)時(shí)，這樣我們的內(nèi)存中可以說必須陣列N*(XY)條數(shù)據(jù)然后把升序。

若是全局去查詢的有缺點(diǎn)，那我們就來解決這個(gè)缺點(diǎn)，但當(dāng)然會(huì)有一些其他方面的犧牲。

不允許精度損失不能精度損失總之太的好表述，就是我不去管數(shù)據(jù)在兩個(gè)DB中是如何能的分布的，我只不過是你算算的從兩個(gè)庫中排序后取出50條數(shù)據(jù)，然后再組合成為100條并且會(huì)顯示。

不過，這種的精度那就是據(jù)你降序排列的條件和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的差別而變動(dòng)的了。假設(shè)不成立我們的數(shù)據(jù)大都遵循時(shí)間活動(dòng)有序的存儲(chǔ)的，我們的排序也參照時(shí)間來接受排序的，那就我們得到的結(jié)果是會(huì)比較好流星箭。

但假如我們的數(shù)據(jù)是必掉插入到多個(gè)DB的，我們要聽從時(shí)間通過排序里查，的或我們的數(shù)據(jù)是聽從時(shí)間順序插到DB的，不過我們必須參照其他條件參與里查時(shí)，數(shù)據(jù)的精度可能會(huì)非常差。這就看我們這對(duì)業(yè)務(wù)的需要是什么樣的了。

但是，使用這種查看，我們就這個(gè)可以不用考慮性能上的問題，可以查詢的復(fù)雜程度不高，如果我們的業(yè)務(wù)是沒有過多的要求，這樣的話建議使用這種查找是中最推薦一下的。

不過，如果不是你的業(yè)務(wù)不容許這樣的情況直接出現(xiàn)，還必須柯西-黎曼方程交互、效率等等各種需求，這樣，就我們還可以不在用下面這個(gè)。

二次查詢這的確是可以解決分庫查詢的完全形態(tài)武器了，還能夠保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度、可以查詢的效率、用戶的交互頁面，犧牲的只是小小的性能開銷和一些代碼難度的上升。

不過也不是很難，假設(shè)不成立我們要網(wǎng)上查詢第21頁的數(shù)據(jù)，每頁5條。此時(shí)此刻，我們先打比方數(shù)據(jù)是總平均分布特點(diǎn)的，但我們?cè)诿總€(gè)庫都可以查詢?nèi)康?條數(shù)據(jù)。也就是：

select*acrossTorder bytimeoffset100limit5

這時(shí)，我們我得到的數(shù)據(jù)很可能是這樣的。

而三個(gè)DB中，最小的時(shí)間是1487500001【minTime】，這個(gè)時(shí)間留下記錄下了。兩個(gè)DB中各自的大時(shí)間也有記錄下去，分別是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。

這時(shí)，我們?cè)诳梢允褂脮r(shí)間去兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中再一次參與查詢。

select*returningTwheretimebetweenminTimewellmaxTime1order bytimeselect*fromTwheretimebetweenminTimewellmaxTime2order bytime而前的regtime充斥于DB1，但，DB1的數(shù)據(jù)不可能發(fā)生了什么變化，只不過DB2中的條件被放寬松了，因此可能會(huì)查詢出更多的數(shù)據(jù)。結(jié)果可能萬分感謝：

而兩個(gè)結(jié)果集擴(kuò)展以后，相當(dāng)于就完成了全局視野，也就可以不會(huì)容易的判斷這一頁要的5條數(shù)據(jù)了。

不過，我們還也可以的力量elasticsearch來完成分庫的排序查看，的原因elasticsearch引導(dǎo)出了緩存機(jī)制，也能讓去查詢慢了。