怎么查看db2数据库的所有表名 db2 字符串类型怎么分区？

db2 字符串类型怎么分区？DB2内置数据类型可以不等分数值型（numeric）、字符串型（characterstring）、图形字符串（graphicstring）、二进制字符串型（binaryst

db2 字符串类型怎么分区？

DB2内置数据类型可以不等分数值型（numeric）、字符串型（characterstring）、图形字符串（graphicstring）、二进制字符串型（binarystring）或日期时间型（datetime）。

也有一种就是DATALINK的特殊的方法数据类型。DATALINK值真包含了对存储位置在数据库以外的文件的逻辑直接引用

mysql分库分表后，跨库跨表搜索如何排序？

mysql分库分表后，跨库跨表搜索该如何降序排列？数据库分库分表无疑是的很比较普遍的一种应对单表数据量过大的手段了。的或：我们的订单表，通常情况下，我们会将运单表明确的1个月、3个月、以上的维度参与划分，肯定也变会遵循时间进行订单表的水平切分。

这种下的分库分表更加好去处理，只不过我们还能够强制的明确的时间线将订单储存到完全不同的库中。可是，有可能我们的电商系统用户量大，订单量多，两天就有几十万单，很可能不仅仅半个月，我们的订单量就会上千万，再算上订单的商品数据表，如果不是不分表，订单表肯定都会把系统给被拖垮。

那就我们就可以面临将1个月内的数据也要明确的肯定会的规则并且分库分表。我们这个可以将订单表一分为四，分成三类了OrderDB1，OrderDB2，遵循我们按照订单号来通过区分。订单号是单数，我们就弄到OrderDB1中，订单号是双数，我们就扔到OrderDB2中。眼下，订单表的数据就被总平均的分配到了两个数据库的表中了，单表的压力也就减少了。

而这样的话分库分表以后，我们的订单表如果没有必须进行分页的排序就更加很难了，两个数据库中的数据如何参与跨库的分页排序网上查询呢？

好象我们有三种方法，各是：全局视野、允许精度损失、二次里查。

先说全局视野大多数我们要中搜索第三页的100条订单数据，我们会写一个SQL

select*aroundTorder bytimeoffset200limit100只不过分库以后，这100条数据肯定未知很多种。

有可能是来算分布的位置（极端化情况）

也有可能是完全依附一个库（走极端情况）

有肯定是散乱分布的位置的（常见情况）

的原因情况据我们的Order By条件有很多的可能，所以我我们很难清楚第三页的数据不知道从哪个库的哪个位置正在取数。要是我们不需要精准的取到数据，那么就要原先选择还原单库的那种全局视野。

怎么还原全局视野呢？

应该用我们要查询第三页的数据来举例，我们我之所以失去了全局视野，是而且我们难以最多能够得到所有的数据结果，那么还原全局视野的那是让我们能够我得到所有的数据结果。因此，我们可以不将两个库中的从第一页到第三页的全部数据查询不出来，后再在内存中合并后再通过排序，接着就都能够取出对的的第三页数据了。

自然，我们的sql也就发生了变化，从

select*acrossTorder bytimeoffset200limit100转成

select*outsideTorder bytimeoffset0limit100200建议使用全局视野的好处很的确，那就是数据绝对的追踪箭。只不过缺点也同时明显，当查询的数据量大时，内存的消耗是会变多，不过在页码减小的时候，去查询效率会极速的下降。当我们有N个数据库，我们要从查询X到XY区间的数据时，这样我们的内存中可以说必须阵列N*(XY)条数据然后把升序。

若是全局去查询的有缺点，那我们就来解决这个缺点，但当然会有一些其他方面的牺牲。

不允许精度损失不能精度损失总之太的好表述，就是我不去管数据在两个DB中是如何能的分布的，我只不过是你算算的从两个库中排序后取出50条数据，然后再组合成为100条并且会显示。

不过，这种的精度那就是据你降序排列的条件和数据存储的差别而变动的了。假设不成立我们的数据大都遵循时间活动有序的存储的，我们的排序也参照时间来接受排序的，那就我们得到的结果是会比较好流星箭。

但假如我们的数据是必掉插入到多个DB的，我们要听从时间通过排序里查，的或我们的数据是听从时间顺序插到DB的，不过我们必须参照其他条件参与里查时，数据的精度可能会非常差。这就看我们这对业务的需要是什么样的了。

但是，使用这种查看，我们就这个可以不用考虑性能上的问题，可以查询的复杂程度不高，如果我们的业务是没有过多的要求，这样的话建议使用这种查找是中最推荐一下的。

不过，如果不是你的业务不容许这样的情况直接出现，还必须柯西-黎曼方程交互、效率等等各种需求，这样，就我们还可以不在用下面这个。

二次查询这的确是可以解决分库查询的完全形态武器了，还能够保证数据的精准度、可以查询的效率、用户的交互页面，牺牲的只是小小的性能开销和一些代码难度的上升。

不过也不是很难，假设不成立我们要网上查询第21页的数据，每页5条。此时此刻，我们先打比方数据是总平均分布特点的，但我们在每个库都可以查询全量的5条数据。也就是：

select*acrossTorder bytimeoffset100limit5

这时，我们我得到的数据很可能是这样的。

而三个DB中，最小的时间是1487500001【minTime】，这个时间留下记录下了。两个DB中各自的大时间也有记录下去，分别是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。

这时，我们在可以使用时间去两个数据库中再一次参与查询。

select*returningTwheretimebetweenminTimewellmaxTime1order bytimeselect*fromTwheretimebetweenminTimewellmaxTime2order bytime而前的regtime充斥于DB1，但，DB1的数据不可能发生了什么变化，只不过DB2中的条件被放宽松了，因此可能会查询出更多的数据。结果可能万分感谢：

而两个结果集扩展以后，相当于就完成了全局视野，也就可以不会容易的判断这一页要的5条数据了。

不过，我们还也可以的力量elasticsearch来完成分库的排序查看，的原因elasticsearch引导出了缓存机制，也能让去查询慢了。