sql怎样把查询结果放大 sql server软件怎样放大缩小？
sql server软件怎样放大缩小？
1.步骤1:打开SQL S
mysql分库分表后，跨库跨表搜索如何排序？
mysql分为数据库和表后，跨数据库和跨表搜索如何排序？在单个表中处理大量数据是一种非常常见的。比如我们的订单表，一般情况下，我们会按照一个月、三个月、六个月以上的维度来划分运单表，自然也会按照时间来横向划分订单表。
在这种情况下，子仓库和子表非常容易处理，因为我们可以根据时间轴强制将订单存储在不同的仓库中。但是，有可能我们的电商系统用户量大，订单量大。一天有几十万单。可能短短半个月，我们的订单量就上千万了。加上订单的商品数据表，如果没有表，订单表可能会拖累系统。
那么我们必须面对的是，一个月内的数据要按照一定的规则划分到不同的数据库和表格中。我们可以把订单表分成两部分，OrderDB1和OrderDB2，根据我们的订单号来区分。如果订单号是单数，我们就放在OrderDB1，如果订单号是偶数，我们就放在OrderDB2。这样订单表的数据均匀分布到两个数据库的表中，减少了单个表的压力。
在此之后，我们的订单表将很难按页面排序。两个数据库中的数据如何跨数据库按页排序？
一般我们有三种方法，即全局视觉模式、容许精度损失模式和二次搜索模式。
让 让我们先谈谈全局视图模式。通常我们要在第三页找到100个订单的数据，我们会写一个SQL。
select * from t order by time offset 200 limit 100。但是这100条数据分库后可能会有很多办法。
它可能是均匀分布的(在极端情况下)
也有可能都来自一个库(极端情况下)。
它也可能是分散的(通常)
因为按照我们的Order By条件有很多可能，所以我们很难知道第三页的数据是从哪个库的哪里开始取的。如果我们需要准确地获得数据，那么我们必须恢复单个库的全局视野。
如何恢复全球视野？
让 让我们以第三页上我们要查询的数据为例。我们失去全球视野的原因是因为我们可以 t.一次性得到所有的数据结果，那么恢复全局视野的方法就是让我们得到所有的数据结果。所以我们可以在两个库中查询第一页到第三页的所有数据，然后在内存中合并排序，然后从第三页就可以得到正确的数据。
自然地，我们的sql也发生了变化，从
select * from t order by time offset 200 limit 100已更改为
select * from t order by time offset 0 limit 100 200使用全局视图模式的好处很明显，就是数据绝对准确。但是，缺点也很明显。当查询数据较大时，内存消耗会增加，当页数增加时，查询效率会迅速下降。当我们有N个数据库时，我们需要查询从X到X Y的数据，那么我们需要在内存中组合N*(X Y)条数据，并对它们进行排序。
既然全局查询方法有缺点，我们会解决这个缺点，但是肯定会有一些其他的牺牲。
允许精度损失的方法其实很好理解，就是I don 我不关心数据在两个数据库中是如何分布的。我只是从两个数据库中平均整理出50条数据，然后组合成100条进行展示。
当然，这种方法的准确性会根据你的排序条件和数据存储而有所不同。假设我们的数据是按时间顺序存储的，我们的排序也是基于时间的，那么我们得到的结果会更准确。
然而，如果我们的数据被随机插入多个数据库 s，我们要按时间排序和搜索，或者我们的数据是按时间顺序插入DB的，但是当我们需要按其他条件搜索时，数据的准确性就会很差。这取决于我们的业务需求是什么。
然而，用这种方法搜索，我们不 不必考虑性能问题，并且查询的复杂性非常低。只要我们的业务没有太多的要求，那么使用这种方法是最推荐的。
当然，如果你的业务不允许这种情况发生，你还需要满足交互、效率等各种需求，那么我们也可以使用下面的方法。
第二种查询模式可以说是解决子库查询的终极武器，可以保证数据的准确性、查询的效率和用户的交互页面，代价只是很小的性能开销和一定的代码难度。
其实方法并不难。假设我们想查询第21页的数据，每页5篇文章。在这个时候，让 假设数据是均匀分布的，但是我们查询每个库中的全部5条数据。那就是:
select * from T order by time offset 100限制五
这个时候我们得到的数据可能是这样的。
两个db中，时间最短的是1487500001【minTime】，记录了这个时间。还记录了两个db中的最大时间，即db1: 1487500041 [maxtime1]和DB2: 1487500061 [maxtime2]。
这时候我们在使用时间内再去两个数据库查询。
select * From T where time between minTime和maxtime 1 order by time select * From where time between min time和maxtime2order by time由于之前min time来自DB1，所以DB1的数据不会改变，但是DB2中的条件放宽了，所以可能会找到更多的数据。结果可能如下:
两个结果合并后，相当于得到了一个全局视图，很容易就能找出这个页面需要的五条数据。
当然我们也可以使用elasticsearch来完成子数据库的排序搜索，因为elasticsearch引入了缓存机制，可以让查询更快。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
