A. 數據分庫是什麼意思啊
同學你好，很高興為您解答！
數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
希望我的回答能幫助您解決問題，如您滿意，請採納為最佳答案喲。
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B. 資料庫水平分庫和垂直分庫有什麼區別
TiDB 社區（AskTUG）
對於傳統資料庫，無論是水平還是垂直分庫，都是很繁瑣，耗時耗力的工作，TiDB 作為 NewSQL 資料庫，根據自身特性，完美解決該問題
水平彈性擴展
通過簡單地增加新節點即可實現 TiDB 的水平擴展，按需擴展吞吐或存儲，輕松應對高並發、海量數據場景。
分布式事務
TiDB 100% 支持標準的 ACID 事務。
C. mssql 表數據多少合適
10年的數據量1500萬，如果建好索引，簡單的查詢是沒問題的。
如果要進行復雜的查詢，可能性能會有問題。可以考慮表分區。
如果此表有頻繁的寫操作，則需要考慮讀寫分離。
D. mysql資料庫到數據到多大需要分區分庫
如果你的資料庫自動分的，那麼任何客戶端驅動都沒有必要去管它。如果是手工分的，那麼不就是訪問不同的庫、不同的表嘛。
還是要搞清楚前一個問題：你怎樣分。這個不清楚，就等於是在給自己「下套」了，在不知道分庫分表的具體含義時來問這個時髦概念如何用EF來實現，無的放矢了。
E. 資料庫分庫和資料庫分離是一個意思嗎什麼情況下用到分庫或分離
不一樣，分庫就是把一個資料庫 分成兩個資料庫。
分離只是把資料庫，從資料庫服務上分離出來，分離以後，你才能拷貝數據文件。
F. 資料庫為什麼要分庫分表，資料庫分庫分表
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
數
據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額
外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
G. 資料庫分庫，分表有哪些要注意的以及解決辦法
資料庫設計的一個原則就是，一個庫里的表越少越好，一張表裡的欄位越少越好。當然也要看你的UI是怎麼設計的，如果一個頁面只查詢一張表，不涉及到多表連接，那麼無論放在哪個庫里都可以，那就建議分庫。否則就要跨表跨庫查詢，那真是噩夢！
H. MySql 處理超大數據量 （分庫）
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既然有多台伺服器可用，那就使用MYSQL集群吧。
在手冊中稱為「mysql簇」。
查一下手冊或者藉助搜索引擎吧，我就不復制粘帖了。
I. 資料庫為什麼分庫分表
資料庫涉及各種領域。即使同一領域也有不同需求，且有各種資料庫軟體，分庫是很正常的。一個資料庫內需要各種關系表，來避免冗餘信息，使得資料庫儲存、檢索效率提高。
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。