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1.按时间分表
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这种分表方式有一定的局限性，当数据有较强的实效性，如微博发送记录、微信消息记录等，这种数据很少有用户会查询几个月前的数据，如就可以按月分表。
2.按区间范围分表
一般在有严格的自增id需求上，如按照user_id水平分表：
table_1 user_id从1~100w
table_2 user_id从101~200w
table_3 user_id从201~300w
...
3.hash分表
通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。
按如下分10张表：
function get_hash_table($table, $userid)
{
$str = crc32($userid);
if ($str 0) {
$hash = "0" . substr(abs($str), 0, 1);
} else {
$hash = substr($str, 0, 2);
}
return $table . "_" . $hash;
}
echo get_hash_table('message', 'user18991'); //结果为message_10
echo get_hash_table('message', 'user34523'); //结果为message_13
工具/材料：Management Studio。
1、首先在桌面上，点击“Management Studio”图标。
2、之后在该界面中，点击左上角“新建查询”选项。
3、接着在该界面中，输入查询学生平均成绩及其名次的sql语句“select name,AVG(grade),no from test2 group by name,no”。
4、然后在该界面中，点击左上方“执行”按钮。
5、最后在该界面中，显示学生平均成绩及其名次成功。
1、首先在mysql数据库，创建一张data表，表内插入多条数据，用于测试。
2、创建一个test.php文件，在文件内，使用header()方法将页面的编码格式设置为utf-8。
3、然后在test.php文件内，连接mysql数据库，并使用mysqli_select_db选择要操作的数据库。
4、在test.php文件内，创建一条查询data数据表所有数据的sql语句，再使用mysqli_query执行sql语句。
5、在test.php文件内，通过while语句，使用mysqli_fetch_assoc函数将结果集数据转换为数组形式，并通过echo输出每一条记录的username值。
6、最后在浏览器打开test.php文件，查看结果，如下图所示就完成了。
一、优化表的数据类型
select * from tablename procedure analyse();
select * from tablename procedure analyse(16.265);
上面输出一列信息，牟你数据表的字段提出优化建义，
二、通过拆分表提高数据访问效率
拆分一是指针对表进行拆分，如果是针对myisam类型的表进行处理的话，可以有两种拆分方法
1、是垂直拆分，把主要的与一些散放到一个表，然后把主要的和另外的列放在另一张表。
2、水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况。
表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度。
表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，
需要把数据存放到多个不同的介质上。
三、逆规范化
四、使用中间表优化方法对于数据库教程大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度
子查询最大的成绩，然后在一次对比
SELECT 字段 FROM 表名 AS 表名,( SELECT 课程, max( 成绩) AS maxscore FROM 表名 GROUP BY 课程 ) AS 表名1 WHERE 表名.课程= 表明1.课程 AND 表名.成绩= 表名1.成绩;
先 找到 CPU 高的线程，如果 CPU 高的线程号一直在变，那可能不是单个 SQL 引起的 CPU 消耗，需要用其他方法来辅助分析。找到线程任务processlist 。
可以看到很多有用的信息：
1. 可以看到 processlist 中对应这根线程的信息
2. 可以找到其在 processlist 中的 ID，这样我们就可以下 kill 命令来结束 SQL
小贴士：
使用 performance_schema 时，需要大家注意 MySQL 使用了多个线程编号，源自于不同视角：
1. PROCESSLIST_ID：在 processlist 中的编号，是使用者视角的编号，使用者可以直接用 kill 命令。
2. THREAD_ID：是 MySQL 内部使用的线程编号，是 MySQL 内部视角的编号。
3. THREAD_OS_ID：是在操作系统上，对应的线程编号，是操作系统视角的编号。
大家使用时需要区分好，不要 kill 错了 SQL。
其他有用的信息，可以看到 SQL 执行的开始时间，正在使用了一张临时磁盘表。
如果开启了 performance_schema 的其他监控项，通过 Thread_ID 关联，可以找到更多信息。
当然，眼下这么明显的坑 SQL，我们 kill 掉就是了。
