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
分库分表思路与解决方案？
分库分表是一种常见的数据库架构设计，它可以将一个大的数据库拆分成多个小的数据库，每个小的数据库都有自己的表和数据。这样做的好处是可以提高系统的性能和可扩展性。
分库分表的思路和解决方案有很多种，其中一种是使用中间件来实现。常用的中间件有MyCAT、ShardingSphere等。另外，还有一种基于垂直切分的方案，即按照业务模块将数据分散到不同的数据库中。
分库分表是一种解决数据库性能瓶颈的方案，通过将数据分散到多个数据库或表中，提高了数据库的读写效率和扩展性。
实现分库分表需要考虑数据的切分策略、数据同步和一致性、业务逻辑的调整等问题。常用的解决方案包括垂直拆分、水平拆分、分布式事务等。
分库分表是一种常用的数据库架构设计方法，用于解决大规模数据存储和查询的性能问题。分库指将数据分散存储在多个数据库中，分表指将单个表拆分成多个子表。
分库可以通过数据划分策略，如按用户ID或地理位置进行划分，实现数据的水平拆分。
分表可以通过数据拆分策略，如按时间范围或数据类型进行拆分，实现数据的垂直拆分。
分库分表可以提高数据库的并发处理能力和查询性能，但也增加了数据一致性和跨库查询的复杂性，需要合理选择分库分表的策略和工具，如ShardingSphere、Vitess等。