如果redis中放入多个数据库表,怎么区分
Redis是一个内存存储数据库，常用来作为缓存等高频读写的系统组件。使用Redis时通常有多个数据库可供选择，这些数据库可以通过编号0~15来进行区分。
我们根据Region（地区）字段和SaleID 来区分表中的各条记录。其中SaleID字段是整型数据域，我们为该国不同的地区设定了不同的SaleID。这个字段对于设计概念来说非常重要，因为这是我们用来作为分区键值字段。
hash | 散列表(哈希表)Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis。它存储的是键值对，将多个键值对存储到一个redis键里面。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的。
mysql数据库分表后生成全局id的几种方式
1、方法1：使用CAS(compare and swap)其实这里并不是严格的CAS，而是使用了比较交换原子操作的思想。生成思路如下：每次生成全局id时，先从sequence表中获取当前的全局最大id。然后在获取的全局id上做加1操作。
2、在连接1中向A表插入一条记录，A表包含一个auto_increment类型的字段。在连接2中向A表再插入一条记录。
3、从0到10000一个表，10001到20000一个表； HASH取模 一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
MySQL数据库性能优化之分区分表分库
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
）、都能提高mysql的性能，在高并发状态下都有一个良好的表现。
)编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
b），mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。
查询优化，比如通过找出mysql中耗时查询，对sql语句进行优化，来提升mysql的查询性能，比如利用索引、改写sql等等。数据库结构调整，比如调整数据库的建表方式，比如分库分表，比如拆分大表等等，来提高mysql的性能。
为什么Redis是单线程、及高并发快原因详解
内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求。
Redis的高并发能力与其缓存、队列、单线程模型等技术密切相关。这些技术共同保证了Redis在高并发场景下的高性能和稳定运行。
高效执行：Redis的单线程模型意味着所有的操作都在同一个线程中执行，这使得操作指令的执行速度非常快。因为线程切换和调度等开销在单线程中不存在，所以Redis在处理大量请求时，能够保持高效的执行速度。
速度快：redis使用内存存储数据，使得读写速度非常快。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销，使得操作更加高效。
redis怎么用的
1、Redis的业务应用范围非常广泛，Redis 可以用在哪些地方？记录文章的评论数、点赞数和点击数（hash）。记录用户的文章 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的文章列表 (zset)。
2、消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。
3、消息队列、分布式锁。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层，通过缓存锁信息和锁状态，实现分布式锁和并发控制。
4、原子 _ Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。丰富的特性 _ Redis还支持 publish/subscribe， 通知， key 过期等等特性。
5、- Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。五种用途：全页面缓存整页缓存。如果你正在使用服务器端呈现的内容，则不需要为每个单独的请求重新渲染每个页面。
关于分表加redis和分表 join的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。