db2查询怎么按时间排序 4db2-1d2发动机参数？
4db2-1d2发动机参数？
发动机型号
HFC4DB2-1D2
最大输出功率
97kW
额定转速
3200rpm
最大马力
132马力
最大扭矩
285N.m
最大扭矩300转速
1400-3000rpm
发动机品牌
江淮锐捷特
发动机系列
4DB这款
发动机厂商
江淮汽车发动机公司
进气形式
增压中冷
汽缸数
4
燃料种类
柴油
汽缸排列顺序形式
直列
排量
2.003L
排放标准
国五
发动机形式
直列四缸、高压共轨、增压中冷、DPF后去处理
缸径x行程
83×92.4女滴
每缸气门数
4个
hfc4db2-1d1发动机是哪个厂家的？
hfc4db2-1d1发动机是安徽江淮汽车集团股份有限公司生产的产品的一款柴油发动机。
参数不胜感激：
发动机型号HFC4DB2-1D1气缸容积(cc)1999
进气涡轮增压
气缸排列顺序形式L
气缸数(个)4
每缸气门数(个)4
配气机构DOHC
冲程4冲程
最大马力(Ps)139
最大功率(kW)102
最大功率转速(rpm)3600
最大扭矩(Nm)320
最大扭矩转速(rpm)1600-2600
发动机特殊技术－
燃油类型柴油
燃油标号0号
供油直喷
缸盖材料铝合金
缸体材料未知
排放标准国V
排量(L)2.0
mysql分库分表后，跨库跨表搜索如何排序？
mysql分库分表后，跨库跨表搜索该如何排序？数据库分库分表可以算是更加最常见的一种的一种去对付单表数据量过大的手段了。的或：我们的订单表，通常情况下，我们会将运单表明确的1个月、3个月、三个月的维度接受划分，也就也就会遵循时间参与订单表的水平切分。
情况下的分库分表更加好去处理，只不过我们也能强制的遵循时间线将订单储存到完全不同的库中。可是，有可能我们的电商系统用户量大，订单量多，三天就有几十万单，可能单单两个月，我们的订单量就会上千万，再再加订单的商品数据表，如果没有不分表，订单表可能会可能会把系统给拖跨。
那么我们就需要面队将1个月内的数据也要按照当然的规则通过分库分表。我们这个可以将订单表一分为二，两类了OrderDB1，OrderDB2，遵循我们听从订单号来参与区分。订单号是单数，我们就放OrderDB1中，订单号是双数，我们就放在OrderDB2中。那样一来，订单表的数据就被平均的分配到了两个数据库的表中了，单表的压力也就会降低了。
而这样的话分库分表以后以后，我们的订单表假如是需要通过分页的排序就非常难了了，两个数据库中的数据要如何并且跨库的分页排序网上查询呢？
就像我们有三种方法，四个是：全局视野、不允许精度损失、二次直接输入。
先说全局视野大多我们要直接输入第三页的100条订单数据，我们会写一个SQL
select*aroundTorder bytimeoffset200limit100但分库以后，这100条数据可能会存在很多种。
有可能是你算算分布（极端情况）
也有可能是所有的不知从何而来个库（极度情况）
还有很可能是散乱广泛分布的（大多数情况）
的原因情况依据我们的Order By条件有很多的可能，因此我们很容易明白第三页的数据倒底从哪个地方库的哪个啊位置开始取数。如果我们不需要精准的取到数据，那么就要恢复还原单库的那种全局视野。
如何能还原功能全局视野呢？
我还是用我们要去查询第三页的数据来举些例子，我们本来失去了全局视野，是而且我们没能一次性换取绝大部分的数据结果，这样还原系统全局视野的应该是让我们还能够我得到绝大部分的数据结果。并且，我们可以不将两个库中的从第一页到第三页的所有的数据查询出，然后把在内存中合并后再进行排序，然后再就能够取出错误的的第三页数据了。
自然，我们的sql也就不可能发生了变化，从
select*returningTorder bytimeoffset200limit100替换成
select*fromTorder bytimeoffset0limit100200不使用全局视野的好处很确实，就是数据的确的火弹。不过缺点也同样的的确，当去查询的数据量大时，内存的消耗都会变多，而且在页码大小改变的时候，网站查询效率会疾速的降到。当我们有N个数据库，我们不需要从查询X到XY区间的数据时，这样的话我们的内存中城就会要配对组合N*(XY)条数据接着排序。
要是全局网站查询的有缺点，那我们就来帮忙解决这样的缺点，但估计会有一些其他方面的牺牲。
允许精度损失不能精度损失反正的很的好解释，那就是我不去管数据在两个DB中是要如何的分布的，我只不过是换算下来的从两个库中排序后收起50条数据，后再组合拥有100条参与不显示。
其实，那样的的精度那是参照你顺序的条件和数据存储的完全不同而转变的了。举例我们的数据是通过时间进出有序的存储的，我们的排序确实是根据时间来接受排序的，这样的话我们换取的结果就会也很精准。
但如果我们的数据是副本插入到多个DB的，我们要听从时间接受排序查看，的或我们的数据是按照时间顺序插到DB的，只不过我们必须依据别的条件进行查找时，数据的精度就会不怎么好。这就看我们这对业务的需要是什么样的了。
但是，可以使用这样的查看，我们就这个可以用不着考虑性能上的问题，查询的复杂程度很高，只要我们的业务没有太多的要求，这样使用这种查看是众多推荐推荐的。
肯定，要是你的业务不不允许这样的情况出现，还是需要不满足交互、效率等等众多需求，这样的话，就我们还是可以建议使用下面这样的。
二次查询这无疑是可以解决分库可以查询的究极武器了，还能够保证数据的精准度、去查询的效率、用户的交互页面，牺性的仅仅小小的性能开销和一些代码难度的上升。
总之也不难，假设不成立我们要查询第21页的数据，每张纸5条。此时此刻，我们先假设不成立数据是平均其分布的，但是我们在你是哪库都网站查询全量的5条数据。也就是：
select*outsideTorder bytimeoffset100limit5
这时，我们能得到的数据肯定是这样的。
而四个DB中，最小的时间是1487500001【minTime】，这个时间资料记录过来。两个DB中各自的的最时间也记录下来，共有是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。
这时，我们在建议使用时间去两个数据库中再一次接受查询。
select*aroundTwheretimebetweenminTimebutmaxTime1order bytimeselect*fromTwheretimebetweenminTimebutmaxTime2order bytime由于以前stoptime依附于DB1，而，DB1的数据肯定不会再一次发生变化，可是DB2中的条件被放宽条件了，因此可能会去查询出更多的数据。结果可能会:：
而两个结果集扩展以后以后，超过就完成了全局视野，也就也可以很难的找出这一页需要的5条数据了。
肯定，我们还也可以的力量elasticsearch来结束分库的排序查看，因此elasticsearch核心中了缓存机制，能让网站查询越快。
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