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本篇文章給大家分享的是有關(guān)分庫數(shù)據(jù)怎么查詢統(tǒng)計，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
分庫后的計算不能直接使用SQL；異構(gòu)庫 SQL 函數(shù)不盡相同；JAVA 硬編碼實施難度大；即使借助透明網(wǎng)關(guān)訪問遠程數(shù)據(jù)庫，分庫性能優(yōu)化也是頭疼問題。
一般常規(guī)辦法：
方法1：java硬編碼
簡單的跨庫count運算，Java部分代碼大概要寫成這樣：
… public Connection 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(); … return rs1.getInt("c") + rs2.getInt("c"); … |
方法2：透明網(wǎng)關(guān)
例如oracle的dblink
帶有DBLINK的SQL，優(yōu)化起來很復(fù)雜?？梢酝ㄟ^分析執(zhí)行計劃，利用collocated inline view，driving_site hint 等手段，來優(yōu)化這些帶有DBLINK的SQL。但這即使對于一名經(jīng)驗豐富的DBA來說，也是件很頭疼、很費勁的事。
這種情況下，如果有集算器就簡單很多，看下面這個例子：
n個庫的count運算。該運算需要在各分庫中分別進行 count，對各分庫的結(jié)果，在匯總階段要用sum求和，集算器（SPL）僅4行就可以搞定了。
| A | B | |
| 1 | =n.(connect("mysql"+string(~))) | //獲取n個分庫的連接 |
| 2 | =SQL="select count(*) c from sales" | //需要在分庫中執(zhí)行的SQL |
| 3 | =A1.(~.cursor(SQL)) | //在n個分庫中執(zhí)行 SQL |
| 4 | =A3.conjx().total(sum(c)) | //將各分庫算出的count值進行匯總 |
即使分庫數(shù)據(jù)庫為異構(gòu)的情況，集算器也可以通過SQL翻譯功能方便地進行SQL轉(zhuǎn)化，為不同數(shù)據(jù)庫提供可執(zhí)行的SQL。
利用集算器還可根據(jù)數(shù)據(jù)特征，輕松寫出具有針對性的高性能代碼，無需大量硬編碼，即可實現(xiàn)高效的算法 。集算器還很容易嵌入到Java應(yīng)用程序中， Java如何調(diào)用SPL腳本有使用和獲得它的方法。
以上就是分庫數(shù)據(jù)怎么查詢統(tǒng)計，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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