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当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以闭腊自行搜素了解下。
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分布式数据库的几点概念可以了解一下。
数据分库：
以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分漏宽后不同的表存储在不同的数据库上。
以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。
路由分发：
在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。
读写分离：
数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入操作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数返态亮据库。
垂直拆分
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:
把不常用的字段单独放在一张表;
把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可;
水平拆分
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时扒皮可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
水平拆分的一些技巧
1. 拆分原则
通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有400W的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表
users1，users2，users3，users4
通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4]
这里是个小哈希，然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询
$_GET['id'] = 17,
17%4 + 1 = 2,
$tableName = 'users'.'2'
Select * from users2 where id = 17;
在insert时还需要一张临时世配表uid_temp来提供自增的ID,该表的唯一用处就是提供自增的ID;
insert into uid_temp values(null);
得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入;
注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类春返差型和原表应该是相同的,但是要记得去掉auto_increment自增长
另外
部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分;
进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上，从界面上约束用户查询行为。比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询;
在做分析或者统计时，由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union把所有表都组合成一张视图来进行查询,然后再进行查询;
Create view users as select from users1 union select from users2 union.........
答案：你一定是在寻找 array_chunk 函数 :-)
准确地说，这个函旦迹洞数就是用于将数组进行分块切割。举一个简单的示例：
数组分块
array_chunk 函数是对数州姿组进行模枯定长分块，输出的结果如下：
自动重排索引
第二种情况，是保留原索引：
保留索引
以上。
水平切分估计是指按照时间切分，垂直切分是指按照设备ID切分，这样切分后，设备的状态日志会以记录的形式存储在轮罩不同的数据文件中，数据库对这些文件的访问可以通过设备ID和时间快速地查找到。而且应用中只是存储日志数据，不需要进行频繁的实时查询和统计，所以基本上数据库的任务就是接收数据，写入到文件中，文件对应的分片满了就再创建新的分片文件。这样整体的枣桐神性能没有任何变化，系统的负载也是维持在一个常量的水平。
如果要对日志进行统计和分析，则会随着日志数量增加，性能显著下降，但这里没有这样的需求，即使有，也是用另凳亏外一组离线分析服务器进行处理。