大数据量最近的存储分表常见算法1、MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP ， 支持事务，支持二级索引 ， 支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例 ， 不涉及别的存储引擎） 。
2、大数据等最核心的关键技术：32个算法A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径 。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径 ， 并以之为各个地点排定次序 。
3、KNN算法，即K近邻（K Nearest Neighbour）算法，是一种基本的分类算法 。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别 。
4、解释：rownum意为读取行号，首先读取小于20行的记录，然后在这些记录中读取行号大于10的记录，行号是整个表的同一分配 。
5、数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下 ， 缩减数据量以减少存储空间 ， 提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法 。数据压缩分为有损压缩和无损压缩 。
MySQL如何实现分库分表,如何提高查询效率入参pageNo 为页号码 ， 如果为1那么就是第一页 。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条 。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=（pageNo-1）*pageSize 。
垂直分库分表：垂直分库分表是根据数据的类型进行划分，将不同类型的数据存储在不同的表中 。这种方法适用于数据类型繁多、数据量较大的情况 。垂直分库分表可以提高数据存储的灵活性 ， 降低数据冗余，有助于提高查询效率 。
用户类库：用于保存了用户的相关信息 。例如：db_user，db_system ， db_company等 。2 业务类库：用于保存主要业务的信息 。比如主要业务是笑话 ， 用这个库保存笑话业务 。例如：db_joke，db_temp_joke等 。
浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案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、水平分割 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、数据表 collect （ id，title ， info ， vtype） 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text，id 是逐渐 ， vtype是tinyint，vtype是索引 。这是一个基本的新闻系统的简单模型 。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻 。
【mysql分表实践 mysql分表转换】4、实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的 。即刚才所说的10个表 ， 分布在10个mysql数据库上 。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能 。
5、分表是分散数据库压力的好方法 。分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库 。当然 ， 首先要知道什么情况下 ， 才需要分表 。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了 。
6、为什么要分表和分区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 。
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