mysql数据库，分表后，怎么进行分页查询？Mysql分库分表方案？
Mysql分库分表方案
1.为什么要分表：
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。
2. mysql proxy：amoeba
做mysql集群,利用amoeba。
从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。可以通过amoeba来配置。
3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表
比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。
某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，
那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢?可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表(或者已经事先创建好)，再执行插入操作。
4. 利用merge存储引擎来实现分表
如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合.
mysql分区表按时间分区怎么自增？
1. 在mysql分区表按时间分区中，可以通过设置自增键来实现自增。
2. 分区表按时间分区是根据时间来划分数据存储的方式，因此需要在表的创建过程中设置时间字段作为分区键，同时设置自增键作为主键，以保证数据的唯一性和顺序性。
3. 在设置自增键时，可以使用mysql提供的AUTO_INCREMENT关键字来实现自增，同时需要注意在每个分区中都要单独设置自增键的初始值和步长，以保证数据的连续性和正确性。
用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。
如果想实现根据数据每月或每周动态的再分区，可以写一个存储过程实现分区调整逻辑，最后写一个mysql event（自动化作业）按周期调用这个存储过程就行了。
mysql先分了10张表，后续在分表如何处理？
MySQL分库分表（其他关系型数据库也相似），通常的方案都用主键mod分表的数量，来把数据路由到某一个数据库分片上。例如分了10张表，那么就是ID%10，得到结果0-9，代表不同的表。
但是当数据量进一步增多的时候，单库的数据量达到了一定的级别之后，那么就需要分更多的表，那么这时候有哪些处理方案呢？
做数据迁移
最简单暴力，也是最麻烦的一个方案。
因为当分表（分库）数量增多的时候，因为分片规则的变化，每个表的数据都要被重新分配到多个新的表；这种方法虽然最直接，但是带来的问题也非常大：
数据迁移时间会比较长，需要迁移时间；
如果业务不能停的话（在线迁移），还要解决增量数据和历史数据一致性的问题；
不做数据迁移
那么有没有方法，当数据增长到现有分表极限的时候，加表或者加库的时候，可以避免数据的迁移呢？说白了，我们需要增加分表算法的复杂性，让算法可以兼容增加分表前后的数据路由：
先说一个简单的办法，（为了方便讲述，下面就把id当做分表字段），如果id是一个增长的全局序列，每个表存500万的数据，那么可以id=1-500万存到table_1，id=500万零1-1000万存到table_2，理论上这种方法是可以无限扩容的，但是问题也显而易见，就是每个阶段的数据insert会集中在一个表/库上，虽然能避免数据迁移的问题，但是数据热点的问题没有解决。
- 如果id是一个增长的全局序列，当前有十张表，那么分表的算法为：id%10，根据0-9路由到10个表中；当表扩到20张的时候，扩容那一刻取max_id，那么未来分库的算法也就变成了：
if(id<max_id){id%10} else {id%20};
有些分表的算法本身就带时间戳，可以基于id中的时间戳来实现，比如Twitter-Snowflake算法，这个算法是一个64位的Long值，前42位就是一个精确到毫秒的时间戳，那么我们的分库算法也就可以以某个时间点来判断：
if(id中的时间<增加分表那一刻的时间){id%10} else {id%20};
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。