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中国省市数据库表mysql版

发布时间:2023-08-04 14:30:05

⑴ mysql数据库怎么创建数据表并添加数据

1、运行Navicat数据库管理工具,连接本地数据库。点击左上角“文件”或者工具栏“内连接”图标,创建自容己的数据库连接。Navicat for MySQL可以连接本地Mysql数据库,还可以连接远程Mysql数据库。两者连接方式基本相同。

⑵ mysql如何进入数据库查看所有表

mysql如何进入数据库查看所有数据库表和新建数据库表一共有以下几个步骤:

第一步:在网络搜索“N11 数据程式管理工具专业版”并下载,然后打开这个软件。

⑶ 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

mysql分库分表一般有如下场景

其中1,2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器

实现动态数据源获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少?不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:

⑷ mysql数据库怎么创建数据表并添加数据

1、运行Navicat数据库管理工具,连接本地数据库悄册。点击左上角“文件”或者工具栏“连接”图标,创建自己的数据库连接。Navicat for MySQL可以连接本地Mysql数据库,还可以连接远程Mysql数据库。两者连接方式基本相同。

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