mysql分库分表如何解决数据倾斜问题
在MySQL的分库分表架构中，为了解决数据倾斜问题，可以采取以下几种方法：
1. 哈希分片（Hash Sharding）：使用哈希函数对分片键（如用户ID、订单ID）进行哈希计算，将数据分散到不同的库和表中。通过合理选择哈希函数，可以使数据在分片中均匀分布，从而减少数据倾斜。
2. 范围分片（Range Sharding）：根据数据的范围将其分片到不同的库和表中。可以根据业务需求选择合适的范围，如按时间范围分片，将不同时间段的数据存储在不同的库或表中。
3. 垂直拆分（Vertical Partitioning）：将表按照列的关系和使用频率进行拆分，将不同的列分到不同的表中。这样可以减少单个表的数据量，降低数据倾斜的可能性。
4. 水平拆分（Horizontal Partitioning）：将表按照行进行拆分，将不同的行分散到不同的表中。可以根据分片键或其他关键业务字段进行拆分，确保数据在不同分片中均匀分布。
mysql分库分表解决数据倾斜问题
mysql是一种避免避免数据倾斜的手段
允许在map阶段进行join操作，mysql把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在map是进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多
在《hive：join遇到问题》有具体操作
在对多个表join连接操作时，将小表放在join的左边，大表放在Jion的右边，
在执行这样的join连接时小表中的数据会被缓存到内存当中,这样可以有效减少发生内存溢出错误的几率
2. 设置参数
hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindata=true 还有其他参数
3.SQL语言调节
比如： group by维度过小时：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算
4.StreamTable
将在reducer中进行join操作时的小table放入内存，而大table通过stream方式读取
mysql可以同时查询多张表吗
刚超过百万的表真不大，我做过的公司很多表都是几百万，个别的到了千万，对于一般的查询来说可以不用刻意考虑怎么存储的问题，mysql够扛的。而对于复杂的多连表查询，尤其是在做数据统计业务时，sql操作会很复杂，会很慢，但是因为这个业务是对数据的实时性要求不高，我们会采用写定时任务的方式，提前把多张表查询跑成一张最终的结果存储起来，我们业务上的sql直接去查这个最终表就行了。
有人说分表，横着切分。但是我见过的公司通常不会完全这样做，因为分表之后的弊端也很大，会导致有些业务对该数据的操作需求实现不了或者很麻烦。实际的做法是，分表的同时，仍然保留整体的原表，两份数据，一份是原表，另一份是对原表进行切分的副本，用这个分开的表来满足某部分业务的查询需求即可。至于怎么分，看业务，比如说我做过一款手机游戏的app，在统计用户的月活跃情况时，我会按月份分。
抛开具体的业务不谈，在其他方面通常的解决方案还有：
第一：成本最低也是最实用的方式：索引优化、sql优化。
第二：上缓存，查询也不一定完全就是数据量大影响的，高访问量请求数据库密集时，也会影响，用缓存挡在mysql前面，进行流量削锋。
第三：mysql读写分离，其实本质也是一种负载均衡的实现方式。
第四：分布式，把同一份数据分到不同服务器上，这个成本就大了，一般的公司用不到，想满足不同业务的需求对技术要求很高，较难解决的问题是在数据的一致性上。
等等，不管使用什么技术，一定要考虑好这个技术可能带来的后果尤其弊端是什么。