1、首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。
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2、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
3、分库分表 你需要设计一条规则，根据主键去计算到那个库下的哪个表中去查找数据。一个表存储1亿条数据不现实，根本没法用 给你个思想：你可以分多台机器进行存储。
4、最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘6G。
1、在数据库表映射对象里面可以增加one-to-one的关联，保存时相关信息还是要存放到两个对象里面的，删除时只删除一个就可以。最笨的方法就是，保存时各存各的，删除时，按照姓名找到另一个表的相关数据，一并删除。
2、WHERE后面是最终查询的截止条件，换成其他的也可以。
3、update b，a set num3=a.num1-a.num2where b.name1=a.name2。UPDATE 表A SET name=(SELECT id FROM 表B WHERE 表B.name=表A.name)。
如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。
在my点吸烟 f 中，[mysqld]相关的配置下面加一行：innodb_file_per_table 重启mysql生效。
方法有很多，建二级缓存，把用户登录和所在的表名缓存在一起，很轻松就定位到了，还可以用分表策略，每个登录用户账号HASH一个值，做为表名的后缀，最多50个，都可以控制。
横向分表：例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上，将05年到08年之间的数据放到另一个分区上，以此类推。到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系，在建表的时候需要分析，会根据那个列进行查询。
第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
)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。
mysql 使用limit 子句来实现数据库的物理分页，limit 子句接受 一个或两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数量。
..}。创建DataSource 通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA， MyBatis等ORM工具。
最终实现数据库中的分页时候可以使用limit关键词（针对mysql）进行分页，如果是oracle或者sql server他们都有自带的rownum函数可以使用。
1、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。
2、如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。
3、虽说MySQL单表可以存储10亿级的数据，但这个时候性能非常差。既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方来解决问题吧，于是，数据库分库分表的方案便产生了，目前比较普遍的方案有三个：分区、分库分表、NoSQL/NewSQL。
4、日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。
