大数据分库、分表设计（mysql）

1.应用场景：

                     使用mysql数据库做查询，当数据量超过200w时，查询数度受到限制，此时为了避开这一瓶颈，我们采取分库分表的数据库设计思想，将数据按照一定规律保存至数据库，常用的方式如下：

                    1.1使用时间作为依据分库/分表

                     例如，我们可以将数据按照月份保存在表中，例如：translate_2015_01,translate_2015_02.......以此达到分表、分库的目的；

                    1.2 使用数字作为分库，分表标准（取余）

                    我们经常会定义某个字段为自增长或者某个随机数，或者某个特定编码，利用这个编码，我们将其存放到不同的表中，例如，我们想要定义30张表存我们获得的数据，  第一个值为1，我们用1%30=1，由此可知该数据放在第一张表，又例如500%30=20，该数据放入第20张表。

                    1.3使用md5区分（上传文件等）

                    在上传文件过程中，将文件名的md5值取前3位作为上传文件保存的文件夹名称，这样便将上传的文件保存在了3^3=27个文件夹中，方便下次寻找到该文件；

2.使用分表，分库不利方面：

                   不利于做数据的统计操作，需要跨表跨库；增加设计的复杂度；

参考文档链接：

Ibatis和Hibernate 数据库分表（动态表名映射）的实现方法：http://www./weishuangshuang/archive/2011/03/26/347080.html

分库分表的解决方案：http://fengbin2005./blog/1165038

数据库水平切分的实现原理解析－－－分库，分表，主从，集群，负载均衡器：http://zhengdl126./blog/419850

Spring + iBatis 的多库横向切分简易解决思路：http://www./topic/781317

SQL SERVER分区表方案 ：http://terryli.blog.51cto.com/704315/163315