分库数据怎么查询统计

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分库后的计算不能直接使用SQL;异构库 SQL 函数不尽相同;JAVA 硬编码实施难度大;即使借助透明网关访问远程数据库,分库性能优化也是头疼问题。

一般常规办法:

方法1:java硬编码

简单的跨库count运算,Java部分代码大概要写成这样:

publicConnection   getConnection(String drivername,String url, String username, String password)   {

                  try  {

                                    Class.forName(drivername);

                                    conn   = DriverManager.getConnection(url, username, password);

                  }   catch(Exception e) {

                                    System.out.println("DBUtils.getConnection_FAILED!");

                                    e.printStackTrace();

                  }

                  return  conn;

}

Connection conn1 = DBUtils.getConnection(URL1,   USER1, PASSWORD1);

Connection conn2 = DBUtils.getConnection(URL2,   USER2, PASSWORD2);

String sql = "select count(*) c from   sales";

PreparedStatement ptmt1 = conn1.prepareStatement(sql);

PreparedStatement ptmt2 = conn1.prepareStatement(sql);

ResultSet rs1 = ptmt1.executeQuery();

ResultSet rs2 = ptmt2.executeQuery();

returnrs1.getInt("c")   + rs2.getInt("c");

方法2:透明网关

例如oracle的dblink

分库数据怎么查询统计

带有DBLINK的SQL,优化起来很复杂。可以通过分析执行计划,利用collocated inline view,driving_site hint 等手段,来优化这些带有DBLINK的SQL。但这即使对于一名经验丰富的DBA来说,也是件很头疼、很费劲的事。

这种情况下,如果有集算器就简单很多,看下面这个例子:

n个库的count运算。该运算需要在各分库中分别进行 count,对各分库的结果,在汇总阶段要用sum求和,集算器(SPL)仅4行就可以搞定了。


AB
1=n.(connect("MySQL"+string(~)))//获取n个分库的连接
2=SQL="select   count(*) c from sales"//需要在分库中执行的SQL
3=A1.(~.cursor(SQL))//在n个分库中执行 SQL
4=A3.conjx().total(sum(c))//将各分库算出的count值进行汇总

即使分库数据库为异构的情况,集算器也可以通过SQL翻译功能方便地进行SQL转化,为不同数据库提供可执行的SQL。

利用集算器还可根据数据特征,轻松写出具有针对性的高性能代码,无需大量硬编码,即可实现高效的算法 。集算器还很容易嵌入到Java应用程序中, Java如何调用SPL脚本有使用和获得它的方法。

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