db2 字符串類型怎么分區(qū)？DB2內置數據類型可以不等分數值型（numeric）、字符串型（characterstring）、圖形字符串（graphicstring）、二進制字符串型（binaryst

db2 字符串類型怎么分區(qū)？

DB2內置數據類型可以不等分數值型（numeric）、字符串型（characterstring）、圖形字符串（graphicstring）、二進制字符串型（binarystring）或日期時間型（datetime）。

也有一種就是DATALINK的特殊的方法數據類型。DATALINK值真包含了對存儲位置在數據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？數據庫分庫分表無疑是的很比較普遍的一種應對單表數據量過大的手段了。的或：我們的訂單表，通常情況下，我們會將運單表明確的1個月、3個月、以上的維度參與劃分，肯定也變會遵循時間進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制的明確的時間線將訂單儲存到完全不同的庫中?？墒牵锌赡芪覀兊碾娚滔到y(tǒng)用戶量大，訂單量多，兩天就有幾十萬單，很可能不僅僅半個月，我們的訂單量就會上千萬，再算上訂單的商品數據表，如果不是不分表，訂單表肯定都會把系統(tǒng)給被拖垮。

那就我們就可以面臨將1個月內的數據也要明確的肯定會的規(guī)則并且分庫分表。我們這個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來通過區(qū)分。訂單號是單數，我們就弄到OrderDB1中，訂單號是雙數，我們就扔到OrderDB2中。眼下，訂單表的數據就被總平均的分配到了兩個數據庫的表中了，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行分頁的排序就更加很難了，兩個數據庫中的數據如何參與跨庫的分頁排序網上查詢呢？

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我們要中搜索第三頁的100條訂單數據，我們會寫一個SQL

select*aroundTorder bytimeoffset200limit100只不過分庫以后，這100條數據肯定未知很多種。

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據不知道從哪個庫的哪個位置正在取數。要是我們不需要精準的取到數據，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？

應該用我們要查詢第三頁的數據來舉例，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據結果，那么還原全局視野的那是讓我們能夠我得到所有的數據結果。因此，我們可以不將兩個庫中的從第一頁到第三頁的全部數據查詢不出來，后再在內存中合并后再通過排序，接著就都能夠取出對的的第三頁數據了。

自然，我們的sql也就發(fā)生了變化，從

select*acrossTorder bytimeoffset200limit100轉成

select*outsideTorder bytimeoffset0limit100200建議使用全局視野的好處很的確，那就是數據絕對的追蹤箭。只不過缺點也同時明顯，當查詢的數據量大時，內存的消耗是會變多，不過在頁碼減小的時候，去查詢效率會極速的下降。當我們有N個數據庫，我們要從查詢X到XY區(qū)間的數據時，這樣我們的內存中可以說必須陣列N*(XY)條數據然后把升序。

若是全局去查詢的有缺點，那我們就來解決這個缺點，但當然會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，就是我不去管數據在兩個DB中是如何能的分布的，我只不過是你算算的從兩個庫中排序后取出50條數據，然后再組合成為100條并且會顯示。

不過，這種的精度那就是據你降序排列的條件和數據存儲的差別而變動的了。假設不成立我們的數據大都遵循時間活動有序的存儲的，我們的排序也參照時間來接受排序的，那就我們得到的結果是會比較好流星箭。

但假如我們的數據是必掉插入到多個DB的，我們要聽從時間通過排序里查，的或我們的數據是聽從時間順序插到DB的，不過我們必須參照其他條件參與里查時，數據的精度可能會非常差。這就看我們這對業(yè)務的需要是什么樣的了。

但是，使用這種查看，我們就這個可以不用考慮性能上的問題，可以查詢的復雜程度不高，如果我們的業(yè)務是沒有過多的要求，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)務不容許這樣的情況直接出現，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。

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，還能夠保證數據的精準度、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，假設不成立我們要網上查詢第21頁的數據，每頁5條。此時此刻，我們先打比方數據是總平均分布特點的，但我們在每個庫都可以查詢全量的5條數據。也就是：

select*acrossTorder bytimeoffset100limit5

這時，我們我得到的數據很可能是這樣的。

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

這時，我們在可以使用時間去兩個數據庫中再一次參與查詢。

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

而兩個結果集擴展以后，相當于就完成了全局視野，也就可以不會容易的判斷這一頁要的5條數據了。

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引導出了緩存機制，也能讓去查詢慢了。