mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：
目前针对海量数据的优化有两种方法：
（1）垂直分割
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。
假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。
㈡ sql server中，有两张表，一张a表有1亿数据，里边有6000w错误，要关联b表删
方法1：delete 表a from 表a A join 表b B on A.name=B.name
方法2：delete from 表a where name in(select name from 表b)
这样就可以删除表a中有表b中的Name相同的记录,而不影响表b中的内容
㈢ sql操作超大量条数据时如何优化
首先是表设计要合理，要合理使用分区，索引等工具。
再一个就是看你需求是什么，数据分布情况如何。
比如select * from table a where a.col1=1;
这个例子里面，假设表a有一亿数据量，在不考虑分区的情况下，col1的数据分布对检索效果影响极大，比如如果col1是有唯一约束的字段，那很简单，直接通过索引定位，检索时间基本上在毫秒级。
可如果col1是个状态字段，比如只有0，1两个值。而且两个数值分配均匀，那符合条件的检索结果就会有5000w，这时候什么办法都没有，最快的检索方式就是全表扫描。
所以，如果没有具体的示例，是没法解答你的问题的。
㈣ SQL数据库中记录条数当达到以亿的单位，会不会非常影响查询速度啊 此时，是否分不同的表来存储要好些
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