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2、若是innodb分表，则可以用merge处理。
直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表
如果可能的话，不要采用分表的设计，采用表分区，这样就对于查询就不需要特殊处理了。规划好索引，性能应该不会有问题。
当业务上按照月份分表，但是前端h5需要分页展示，小伙伴们不知有没有遇到这个这个需求最后怎么完成的。
我这里想了一个解决思路，可能还不完善，希望能抛转引玉。
1、入参pageNo 为页号码，如果为1那么就是第一页。pageSize 可以是入参也可定死，这里定死10条。Limit 是数据偏移标记，根据入参pageNo 计算出来的，Limit=(pageNo-1)*pageSize。假设A表有41条数据符合，B表有51条数据符合，如下图。
有几种种情况 1.如果limitA表41条 那么需要从A表中取数据，（1）如果Limit+pageSizeCount直接获取数据即可（2）如果Limit+pageSizeCount,那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据。
1.如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。如下图
横向分表：例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上，将05年到08年之间的数据放到另一个分区上，以此类推。
到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系，在建表的时候需要分析，会根据那个列进行查询。
思路这样，具体事情具体分析。
表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
假设针对一张大表的频繁查询，那么每次都要重新计算统计信息，很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来，详细说 MySQL 统计信息如何计算，何时计算，效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布，并且来决策是持久化还是非持久化。
数据库分库分表是缓解数据库服务器压力和增加并发量的途径之一，但是随着分库分表之后，也不可避免的带来了一些问题，很显而易见的问题就是如何解决分库后的查询统计。分库之后没有SQL可以用了，简单的过滤后再合并还可以做，但分组都会很麻烦，必须把分库分组汇总结集再分组汇总。这对很多java应用程序员来讲是个挑战。但是，数据量太大大，不分库也不行，进退两难。
这时候，采用集算器来做后一步的汇总计算就很容易，比如刚才说的分组汇总问题，写出来只要这么几行：
这里实现分组的代码还考虑了让分库并行执行SQL。
利用集算器实现分库汇总里包含几个典型例子来说明分库汇总的用法，跨库数据表的运算 是有关分库后统计查询的更详细解释，还有讲解视频分库后的统计查询梳理要点和难点。集算器还很容易嵌入到Java应用程序中，Java 如何调用 SPL 脚本 有使用和获得它的方法。关于集算器安装使用、获得免费授权和相关技术资料，可以参见 集算器如何使用 。