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当业务上要做分库分表时，首先要解决的问题就是如何对原始数据进行迁移，即将原始的单表数据拆分到多表中去；

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例

文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport

文章目录前言一、分片策略是什么？二、使用1.行表达式分片策略2.标准分片策略配置UserShardingAlgorithm3.复合分片策略配置ComplexShardingAlgorithm总结前言上篇文章主要使用SpringBoot+Mybatis-Plus+Sharding-JDBC实现了简单的分表，本篇来讲下Sharding-JDBC提供的几种分表策略，通过使用不同的策略可以实现各种复杂的分表场景一、分片策略是什么？包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操

前言随着业务的快速发展，业务系统数据表记录也随着急剧增长，带来的明显结果就是当用户访问某些表时性能显著下降，通过分析后决定来拆分大的数据表以降低单表数据量，提高查询性能。分库分表又分为垂直拆分和水平拆分，这里简单介绍下：垂直分库即按照业务模块进行拆分，比如将订单模块独立为一个数据库，商品模块独立为一个数据库垂直分表即将宽表拆分为窄表，所有记录都能在单表中找到，通过将一些字段拆分出去建立副表来降低单表的数据量；比如订单表中，通过垂直拆分我们可以将低频、占用空间大的字段拆分出去水平分库