select count(*) from information_schema.TABLES where table_name = #{tableName}
返回数据为0，则证明数据表不存在，创建目标表
利用mybatis中${},将表名称和数据结构传入,进行创建
<update id="createTable">
create table ${tableName} ${content}
</update>
2、批量数据迁移提升效率
1).INSERT INTO SELECT语句
语句形式为：Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1
要求目标表Table2必须存在，由于目标表Table2已经存在，所以我们除了插入源表Table1的字段外，还可以插入常量。
2).SELECT INTO FROM语句
语句形式为：SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1
要求目标表Table2不存在，因为在插入时会自动创建表Table2，并将Table1中指定字段数据复制到Table2中
数据迁移以年为单位，目标表Table2在迁移的时候一定是存在，故选用INSERT INTO SELECT方案，替代Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)提升迁移效率，避免大量数据查询再插入带来应用服务器压力
3、记录已经迁移的数据（可复用）
CREATE TABLE `tb_move_data` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
`biz_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务id',
`city_code` varchar(8) NOT NULL COMMENT '租户代码',
`table_name` varchar(32) NOT NULL COMMENT '表名',
`num` int(11) NOT NULL COMMENT '迁移条数',
`year` int(8) NOT NULL COMMENT '年',
`term` int(8) NOT NULL COMMENT '季度',
`start_time` datetime NOT NULL COMMENT '开始日期',
`end_time` datetime NOT NULL COMMENT '截止日期',
`deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='数据迁移记录';
利用insert into select 可以获取到迁移数据条数，将其他业务信息拼接插入即可。
4、迁移完成后，移除原表中的已迁移数据，定期清理数据碎片。
历史数据查询处理
利用ShardingJdbc的分片策略，因为以年为单位且历史归档表中并没存有关于year相关内容，可以通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略。
public class PlanHintStrategy implements HintShardingAlgorithm<String> {
* @param actualTables 物理表
* @param hintShardingValue 分片键，指定的表
* @return
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection actualTables, HintShardingValue hintShardingValue) {
List<String> shardingResult = new ArrayList<>();
actualTables.forEach(table -> {
String tableName = (String) table;
String suffix = tableName.substring(tableName.lastIndexOf("_") + 1);
Collection<String> tableNames = hintShardingValue.getValues();
if (tableNames.contains(suffix)) {
shardingResult.add(tableName);
return shardingResult;
在查询之前先配置强制路由的分片即可
// Hint分片策略必须要使用 HintManager工具类
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
//查询数据库，可以不配置
hintManager.addDatabaseShardingValue("tb_history_plan", 0);
//查询分片表，可以配置多个
hintManager.addTableShardingValue("tb_history_plan", "2019");
hintManager.addTableShardingValue("tb_history_plan", "2020")
// 直接指定对应具体的数据库
hintManager.setDatabaseShardingValue(1);
关于hint策略推荐博客：https://blog.csdn.net/jobjava/article/details/106325053
数据库跑一段时间后，因为查询性能、磁盘容量，运维管理等方面的原因，需要将在线数据挪到历史库(不同的服务器）。如我们的在线订单只留3个月数据，3个月以前的就需要到历史库查了。
自动归档常见的方式有pt-archiver，但我还是觉得自己写存储过程更靠谱。。。
在线库实例打开federated支持，创建数据库dborder(业务库), linkhis(归档用);
历史库创建历史表dbo...
--用一配制表存需要转移数据的大表名称
--每次都查表名与tab_name相匹配且is_used=1的 说明是当前的历史表
create table config_table(configID int, --ID
单机数据库存在的问题？
从容量、性能、可用性和运维成本上难以满足海量数据的场景。
性能方面，数据量超过一定阈值，B+树索引慎独增加导致磁盘访问的IO次数增加，进而导致查询性能的下降。
容量方面，单机能存储的数据量有限
可用性方面，大量的查询落到单一的数据库节点或者简单的主从架构上，数据库很难承担。
运维方面，数据量达到一定阈值，主从同步延迟高、增加字段索引、备份这些都会很慢，影响业务系统。
主从结构解决了高可.
应用场景在mysql数据库运维过程中，总会碰到一些比较棘手的事情，历史数据归档绝对算的上一个。由于一些历史原因，有些业务表当初被设计成单表，而且没有分区，业务跑了一段时间，发现越来越慢了。一排查，发现这些单表的数据太多了，导致查询效率变低，这个时候，需要将一些业务用不到的历史数据归档，减少表的数据量，提升查询效率。可是要丝滑的将这些历史数据进行归档，可不是一件容易的事情。注意是丝滑，不能停业务，不...
在任何的数据库系统中，大部分都会有一个需求，数据归档，业务数据库不应该是永无止境的进行数据存取的目的地。业务数据库主要的功能是满足业务的保留数据的需求，以及相关保证性能等目的。如果留存的...
