MySQL分区
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用存储引擎时是一个和文件，使用存储引擎时是一个和（表结构）文件。
当数据量较大时（一般千万条记录级别以上），MySQL的性能就会开始下降，这时我们就需要将数据分散到多组存储文件，保证其单个文件的执行效率
能干嘛
怎么玩
首先查看当前数据库是否支持分区
MySQL5.6以及之前版本：
MySQL5.6：
分区类型及操作
看上去分区表很帅气，为什么大部分互联网还是更多的选择自己分库分表来水平扩展咧？
❝随着业务的发展，业务越来越复杂，应用的模块越来越多，总的数据量很大，高并发读写操作均超过单个数据库服务器的处理能力怎么办？
这个时候就出现了数据分片，数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中。数据分片的有效手段就是对关系型数据库进行分库和分表。
区别于分区的是，分区一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档。只不过分库分表需要代码实现，分区则是mysql内部实现。分库分表和分区并不冲突，可以结合使用。
❝说说分库与分表的设计
MySQL分表
分表有两种分割方式，一种垂直拆分，另一种水平拆分。
MySQL分库
❝为什么要分库?
数据库集群环境后都是多台 slave，基本满足了读取操作; 但是写入或者说大数据、频繁的写入操作对master性能影响就比较大，这个时候，单库并不能解决大规模并发写入的问题，所以就会考虑分库。
❝分库是什么？
一个库里表太多了，导致了海量数据，系统性能下降，把原本存储于一个库的表拆分存储到多个库上， 通常是将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同库上。
优点：
但是它无法解决单表数据量太大的问题
分库分表后的难题
分布式事务的问题，数据的完整性和一致性问题。
数据操作维度问题：用户、交易、订单各个不同的维度，用户查询维度、产品数据分析维度的不同对比分析角度。跨库联合查询的问题，可能需要两次查询 跨节点的count、order by、group by以及聚合函数问题，可能需要分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并 额外的数据管理负担，如：访问数据表的导航定位 额外的数据运算压力，如：需要在多个节点执行，然后再合并计算程序编码开发难度提升，没有太好的框架解决，更多依赖业务看如何分，如何合，是个难题。
❝配主从，正经公司的话，也不会让 Javaer 去搞的，但还是要知道
复制的基本原理
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复制的基本原则
复制的最大问题
说一说三个范式
百万级别或以上的数据如何删除
关于索引：由于索引需要额外的维护成本，因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以，在我们删除数据库百万级别数据的时候，查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。
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