mysqlhash分表算法，mysql分表查询方式

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Mysql分表和分区的区别,分库分表介绍与区别

1、不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。

2、KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。

3、MYSQL分区表自身的不完善，坑太多，有时完全起不到分区表的作用，和巨大单表无二致，甚至更差。分区表，分区键设计不太灵活，如果不走分区键，很容易出现全表锁，性能大幅下降。

Q1: MySQL的btree索引和hash索引的区别

hash索引查找数据基本上能一次定位数据，当然有大量碰撞的话性能也会下降。

两种算法在string转化为int之后，和 hash 分区算法相同，区别也继承了 hash 算法的区别。

扩容方便主要是扩容时尽可能移动较少的数据。扩容之后实现新的数据分布均匀。

不管怎样，还是要了解一下这两种索引的区别，下面翻译自mysql官网文档中对这两者的解释。B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=，=，=和BETWEEN这些比较操作符上。

HASH：由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找，因此具有极高的效率。

HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找，因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

Q2: mysql分区的二,mysql分区类型

mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。

分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。3 mysql分表和分区有什么联系呢？1）、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。

同FAT16相比FAT32最大的优点是可以支持的磁盘大小达到2TB(2047GB)，但是不能支持小于512MB的分区。基于FAT32的Win 2000可以支持分区最大为32GB；而基于 FAT16的Win 2000支持的分区最大为4GB。

数据划分方式：分区是在单个数据库表内部进行的，将表的数据划分为多个逻辑分区。划分可以基于特定的规则，如按照日期、范围、哈希等方式进行。分表是将整个表水平划分为多个子表，每个子表存储一部分数据。

MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引。也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。可以让单表存储更多的数据。

二，mysql分表和分区有什么区别呢1，实现方式上a)，mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。

Q3: 设随机Hash表的长度为n=8

1、举个例子：要构造一个数据元素个数n=80，哈希长度m=100的哈希表。

2、第一个地址是100 长度为2 第二个是102 第三个是104……所以得 n=（n-1)*2+100 C 线性探查法是Hash表的应用，自己去网上看 9 4次。

3、Hash(key) = random ( key ) (random为伪随机函数) 适用于：关键字长度不等的情况。造表和查找都很方便。

4、我们假定 |A|=|B| ，对于随机生成的数据，计算程序重复运行50次所用时间。对比表格如下：哈希表(sec) 快速排序+二分查找(sec)复杂度 O(N) (只有忽略了冲突才是这个结果。

5、根据题目的描述，每次插入的数字都是前一个数字加上8。所以我们可以得到以下序列：5， 13， 21， 29， 37， 45， 53， 61。因此，插入操作的总运行时间为8。

6、当di=random（m）时叫伪随机探测序列。例：长度为11的哈希表关键字分别为17，60，29，哈希函数为H(k)=k mod 11，第四个记录的关键字为38，分别按上述方法添入哈希表的地址为8，4，3（随机数=9）。

Q4: 大数据量最近的存储分表常见算法

1、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。

2、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。

3、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）。

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、普通个人电脑所能存储的数据，一般是几百个GB到几个TB的级别。例如，常见的固态硬盘，512GB就已经比较大了；常见的机械硬盘，可达1TB/2TB/4TB的容量。而大数据是PB/EB级别。其实就是在TB的基础上每一级接着乘以1024。

6、大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，大数据可以概括为5个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

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