关于#java#的问题，请各位专家解答！
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- 除此之外, 这篇博客: 《java工程师 基础 面经 自己总结 整合所有》中的 第二十五小问、如何进行表的水平分割和垂直分割？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。 通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有400W的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4] 然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询。
水平拆分的优点：- ◆表关联基本能够在数据库端全部完成；
- ◆不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题；
- ◆应用程序端整体架构改动相对较少；
- ◆事务处理相对简单；
- ◆只要切分规则能够定义好，基本上较难遇到扩展性限制；
水平切分的缺点：
◆切分规则相对更为复杂，很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则；
◆后期数据的维护难度有所增加，人为手工定位数据更困难；
◆应用系统各模块耦合度较高，可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难。垂直拆分 ：垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。
通常我们按以下原则进行垂直拆分:- 1、把不常用的字段单独放在一张表;
- 2、把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
- 3、经常组合查询的列放在一张表中;
垂直切分的优点
◆ 数据库的拆分简单明了，拆分规则明确；
◆ 应用程序模块清晰明确，整合容易；
◆ 数据维护方便易行，容易定位；垂直切分的缺点
◆ 部分表关联无法在数据库级别完成，需要在程序中完成；
◆ 对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能平静，不一定能满足要求；
◆ 事务处理相对更为复杂；
◆ 切分达到一定程度之后，扩展性会遇到限制；
◆ 过读切分可能会带来系统过渡复杂而难以维护。- 您还可以看一下 程序员研修院老师的Java编程基础课程中的 实战项目打印水果清单小节, 巩固相关知识点
- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
问题提示：数据库水平扩展和主从同步读写分离的区别是什么？
数据库水平扩展和主从同步读写分离都是用来扩展数据库性能的方式，但它们的原理和效果有所不同。
- 数据库水平扩展：
- 概念：数据库水平扩展是将数据按照一定的规则分布到多个服务器上，每个服务器存储一定范围的数据，实现将数据存储和处理负载分散到多台服务器上的目的。
- 规则简单：数据库水平扩展的规则比较简单，可以按照数据范围或者数据哈希的方式来进行水平扩展。对于范围方式，通过判断数据的范围即可路由到对应的存储服务；对于哈希方式，通过对数据进行哈希运算后的结果来路由到对应的存储服务。
- 优点：
- 数据均衡性好：由于数据存储根据规则被分散到多个服务器上，所以数据的均衡性较好。
- 扩展性强：可以随时增加一个存储数据的服务器来进行扩展。
缺点：
- 请求负载不均衡：由于新注册的用户活跃度更高，可能导致大范围的数据服务请求压力更大。
- 数据迁移可能性：扩展一个数据服务时，可能需要改变哈希方法，这可能导致数据迁移的需要。
主从同步读写分离：
- 概念：主从同步读写分离是将数据库分为主服务器和多个从服务器，主服务器处理写操作，从服务器处理读操作，并通过同步机制保持数据的一致性。
- 规则复杂：主从同步读写分离的规则相对复杂，需要配置主从关系和同步机制，确保从服务器能够及时同步主服务器的数据。
- 优点：
- 读性能扩展好：由于从服务器处理读操作，所以读性能能够扩展。
- 缺点：
- 写性能瓶颈：由于写操作只能在主服务器上进行，所以写性能无法扩展。
- 数据一致性：需要通过同步机制保持主从服务器之间的数据一致性。
综上所述，数据库水平扩展和主从同步读写分离的主要区别在于扩展性和性能方面。数据库水平扩展主要用于扩展读写性能，可以随时增加存储数据的服务器；而主从同步读写分离主要用于扩展读性能，读操作可以分散到多个从服务器上，但写操作仍然受限于主服务器。
那个标出红字的 sdk ，下拉选择 jdk
如果没有安装jdk，先安装下。