垂直切換演算法

A. 抖音的推薦機制是利用的什麼原理

抖音演算法揭秘，百萬粉絲的背後邏輯

網路有網路的演算法、微信有微信的演算法、頭條也頭條的演算法，演算法是任何平台必不可少的機制，今天就來分享一下抖音的演算法機制。
一、科普
演算法是什麼？
簡單通俗的講，演算法就是一套評判機制。這套機制對平台的所有用戶都有效，無論是內容生產者（拍視頻的人）或內容消費者（看視頻的人），很多時候我們既是生產者也是消費者。
我們在平台上的每一個動作都像是一個清晰的指令，平台根據這些指令來判斷我們的性質。並將我們分為優質用戶、沉默用戶、流失用戶、可挽回用戶等；
除此之外，它還會判斷我們是否為營銷號，有沒有違規操作。如果是平台就會將我們的賬號關進小黑屋；相反如果判斷出我們是一個優質的用戶，平台就會給予我們一定扶持。
演算法有什麼用？
演算法對於平台最大的用處是管理自己平台上的用戶數據，並且根據用戶的一系列反饋行為來改進平台功能，提高用戶體驗從而使平台吸引更多用戶、留住更多用戶，最終使平台形成一個可循環的良性生態。
演算法有什麼好處？
演算法對內容生產者的好處：
我們既然想在別人的地盤為自己吸粉，就一定要明白別人的規則。就像追一個女孩子你得明白女孩子的喜惡，才有機會見縫插針地進入她的心。更何況，讀懂平台比讀懂女孩子容易的多！只要我們意識到平台的推薦機制，我們便可以有意識的設計自己的行為，引導平台判定我們是優質用戶從而分配給我們更多、更精準的流與更高的許可權。
演算法對內容消費者的好處：
大家刷淘寶、抖音或者頭條刷的某一類內容多了，下次再打開APP時是否覺得很多推薦的內容都是自己比較喜歡比較有興趣看的？其實平台為了提升用戶體驗為了留住你。它會根據你的行為來分析你的興趣，然後給你打上一個標簽再將同類標簽的內容生產者的內容推薦給你，你們便是一個池子里的人。
總之，推薦演算法會為我們匹配到我們想要的東西。為內容生產者匹配到精準的用戶，為內容消費者匹配到感興趣的內容。
明白了演算法是什麼以及它的重要性以後去任何平台引流的第一件事就是先了解平台的演算法，而不是傻兮兮的去引流，這樣只會被平台判斷為營銷號然後被封殺。
二、審核
抖音是一個去中心化的平台，這就意味著任何一個賬號都有機會擁有百萬粉絲甚至千萬粉絲。即便我們沒有一點流量，只要我們的內容受歡迎，就會被越來越多的人關注。
當我們發布視頻的時候平台會進行一次審核，這時候主要是審核我們的作品有沒有違規。例如有沒有出現廣告、有沒有帶水印或者LOGO、內容是否不雅血腥等，如果出現平台禁止的內容我們的視頻就會被打回或者被限流（只有你自己可以看見你發布的內容）。
如果沒有出現任何的違規現象，平台就會給我們通過。這個時候是內容才會正式出現在用戶眼前。
三、智能分發
我們新發布的視頻平台會根據我們賬號的權重給予一定的初始推薦流量，初始推薦優先分發給附近的人與關注我們的粉絲，然後才是配合用戶標簽與內容標簽進行智能分發。
四、疊加推薦
當平台將我們的作品分發給初始流量，平台會根據初始流量的反饋來判斷我們的內容是否受歡迎，如果受歡迎平台會將我們的作品分發給更多流量，反之就不會再給我們分發流量。
這里的重要反饋指標有：播放量（完播率）>點贊量>評論量>轉發量。
第一次推薦根據賬號的權重不同大概會給200—500的流量，如果被推薦的作品以上數據反饋較好（有百分之10的點贊和幾條評論以及60%完播率等）平台就會判定我們的內容是比較受歡迎的，便會給第二次推薦。
第二次大概會推薦1000—5000左右的流量；第二次推薦的反饋較好平台將推薦第三次，第三次就是上萬或者幾十萬的流量，一直以此類推。要是反饋依然較好平台就會以大數據演算法結合人工審核的機制，衡量你的內容可不可以上熱門。
一般一個視頻發布1個小時內，視頻播放量達到5000以上，並且點贊數高於100，評論數高於 10 基本上就會給下一級推薦了。
之前也有人問說自己的視頻一直很冷，但為什麼因為一條視頻反饋挺好的，突然又火了起來？
這里需要注意一點：抖音會挖墳。
挖墳就是指即使你前面發布的視頻反饋不是很好，但是突然有一條視頻的反饋很好用戶很喜歡，平台就會認為你的視頻受用戶喜歡便會扶持你，而喜歡你視頻的用戶往往會去你的主頁看其它視頻，越點越看平台就會認為你的其餘視頻也很受歡迎，所以還會推薦你的老視頻。
與之相反的是，即使前期你的視頻反饋很好流量很大，但只要有一條視頻違規你的賬號就會被降權從而被限流或者封號。所以千萬不要因為自己的粉絲有點多了而沾沾自喜，要居安思危，時時刻刻維護好自己的賬號才是王道。
五、流量池
抖音有低級流量池、中級流量池、高級流量池之分，不同權重的賬號會被分配到不同的流量池，也就會獲得不同的曝光量。
被分配的高低取決於內容的受歡迎程度。
上述的5個作品的反饋數據（含播放完成率）非常重要，根據這五個參數平台會將你分配到相應的流量池。可以說是影響你的賬號能不能做起來的直接因素，如果持續一周發布的作品播放量在 100 以下就會被視為低級號或者是廢號，平台很少會給推薦；持續一周發布的作品播放量徘徊在300左右的號為最低權重號只會被分配到低級流量池，要是一個月後沒有突破300左右的播放量同樣會被視為僵屍號。
播放量持續上千則是待上熱門賬號，只需要蹭蹭熱點就可以輕松熱門了。
如果賬號的流量一直上不去就放棄那個賬號，重新申請一個賬號來玩兒吧，因為再怎麼搞它都很有可能是那樣。
上面講的是抖音演算法，我們摸清了演算法就能投機取巧地引導抖音給我們打上優質用戶的標簽，從而提高賬號權重分配給我們更多流量。
六、禁忌
1、視頻裡面帶有硬廣、LOGO、水印、煙酒、紋身、涉政、詆毀侮辱他人、著裝暴露、內容低俗不雅、色情與頻繁私信粉絲、抄襲、冒充抖音官方人員、帶有黃賭毒血腥武器（刀槍等）的視頻可能會不給通過。如果被抖音檢測到有違規行為便會受到一定處罰：
（1）限制流量，屏蔽熱門。這個主要是因為廣告太多和頻繁抄襲導致。
（2）屏蔽某些功能或者限制使用某些功能。這個主要是因為抖音檢測到你在利用某些功能頻繁發廣告，例如私信別人。
（3）刪除視頻並且封號數日。這個主要是因為內容低俗或者存在很大爭議導致。
（4）關進小黑屋，永久封號。違規嚴重或者多次違規就會被封號。
2.使用模擬器頻繁登錄賬號。
（1）頻繁切換帳號
（2）同IP下掛十幾個賬號
七、賬號優化
1.前期養號，提高權重。
上面講了平台有演算法系統檢測我們的賬號是否為營銷號；如果是會被直接封號，即使沒有打廣告用嶄新的號發布的視頻也得不到什麼流量扶持，因為你前期沒有任何操作，平台也無法判斷你是什麼領域的賬號，無法給你打標簽，所以系統不會多作推薦。
我們剛注冊一個賬號，第一件事就是養號。無論什麼平台都是這樣，養號無非就是模擬人工操作，例如每天去刷視頻（一個一個的看完）、關注別人、給別人的內容點贊評論轉發、每天至少看半小時的直播（也可以把直播打開不看就掛在手機上）。
賬號至少也得養3天，最好養一周。大家關注別人的時候可以去關注自己的同行。賬號養到3天左右我們就可以綁定手機然後將賬號信息一一完善。
賬號又分為兩種：
（1）自用號：用戶拿手機號注冊的賬號；在真正使用且活躍，這類帳號的權重比較高。
（2）三方號：用QQ、微信、微博等第三方平台登錄的帳號，沒有用手機注冊也沒有綁定手機。
2.後期日更，保持活躍。
日更好的內容能使系統檢測你是一個活躍的優質的賬號因此平台不會降你的權。
八、內容優化
1.垂直。你是做美容類的視頻就不要發一些與美容無關的視頻，以免系統不能准確識別你是什麼領域的賬號從而給你打錯標簽或者不打標簽，這樣會導致你的賬號權重上不去導致流量少與不精準。
2.原創。最好不要抄襲，其實搬運別人的視頻比自己拍一個視頻還麻煩而且搬運越來越玩不起來啦。
3.蹭熱點話題和熱門音樂。沒事兒多參與熱門話題，用用熱門音樂效果會更好。老王不是讓你什麼話題最熱就去蹭什麼話題，找與自己領域相關同時又很火的話題去蹭！
4.7-15 秒。視頻時間太短表現不出什麼，沒有可看性；太長又影響完播率，所以前期視頻控制在 7-15 秒為最佳。
5.豎屏拍攝。抖音這個產品設計時就是以豎屏為主，用戶習慣也是豎屏刷視頻，豎屏的播放率會比橫屏高。
6.參與挑戰。尤其是官方發起的挑戰，它的目的就是引導用戶發布此類的視頻，所以會給予一定的支持。
7.拍攝內容高清勿模糊。拍的時候買一個手機支架保持穩定性，再買一個補光燈讓自己拍出來的視頻是明亮簡潔的，這些東西上淘寶百元內就可以搞定。
九、發布優化
1.在12：00—2:00；6:00—11點發布。這些時間段休息的人多，閑著刷抖音的人也多所以在這個時間段發布很容易被刷到。要注意的是我們最好提前10分鍾發布因為平台會有一個審核時間，這個審核時間快則一兩分鍾慢則十幾分鍾。
2.定位到人群密集的地方發布。還記得老王講過抖音有一個優先向附近的人推薦的機制嗎？
3.積極引導點贊、評論、分享。
4.視頻的文案描述。描述可以以疑問句等方式出現從而引導觀看的人點贊評論轉發。
5.@抖音小助手。這個不做過多解釋，之前講過很多。
6.參與話題。和玩微博的話題一樣，可以增加一定的曝光。
7.封面。封面做的好別人更有慾望看。
以上就是抖音的簡單演算法以及優化建議，希望對你有幫助！

B. 電梯演算法構築貨如輪轉

在城市的摩天大樓中，人口激增與垂直空間的挑戰

隨著城市化進程的加速，人口密度的提升使得高樓林立，成為容納更多人群並追求美好生活的重要方式。在這些高聳的建築中，貨物的頻繁流動如何高效運轉，成為了決定效率的關鍵因素。

高層建築的貨物運輸難題

在高層建築中，貨物的運輸涉及三個核心環節：電梯的垂直移動、到達目標層的等待時間以及在樓層間的順序搬運。理想狀態下，貨物如同車輪般順暢流轉，通過哈密頓迴路在每層樓間循環，從電梯出來後遍歷每個房間再返回電梯。

電梯演算法：關鍵環節中的效率提升

電梯運行效率的高低，尤其是垂直方向的調度，直接影響貨物的流轉。最基礎的先進先出演算法（FIFO）按請求到達順序運行，簡單公平，但可能造成電梯頻繁切換方向，效率在請求密集時會下降。為解決這一問題，引入了優先順序排序，讓時間敏感的貨物優先使用電梯。

演算法創新：從SSTF到C-SCAN

短服務時間優先演算法（SSTF）通過優先處理近在咫尺的請求，減少了電梯的移動距離，但可能會使遠處請求等待時間過長。掃描演算法（SCAN）則通過單向移動，提高了效率，C-SCAN在此基礎上實現了上下分離，避免了單一方向的運輸沖突。

動態調度與靈活應對

面對不斷插入的新請求，電梯調度需兼顧既有請求與新請求。靜態隊列方式雖可能導致等待，但能避免磁碟飢餓；而動態演算法如SATF，通過預估裝載卸載時間，使貨物裝卸快的優先處理。

實例演示：演算法在實際中的應用

通過一個具體的例子，我們看到SSTF、SCAN和C-SCAN在128層建築中的出色表現，SATF雖然移動層數多，但確保了貨物的快速裝卸。在多電梯協作和差異化停靠策略下，整體的貨物運輸效率得到了提升。

電梯演算法：構建垂直空間的運輸網路

總的來說，電梯演算法在高層建築中起著至關重要的作用，它們不僅提升了垂直方向的運輸效率，更是城市生活中繁榮與便捷的催化劑，推動著我們更好地利用垂直空間，實現貨如輪轉的美好生活願景。

C. 異構網路的網路選擇演算法的研究

異構網路中無線資源管理的一個重要研究方向就是網路選擇演算法，網路選擇演算法的研究很廣泛，這里給出了幾個典型的無線網路選擇演算法的類別。 預切換可以有效的減少不必要的切換，並為是否需要執行切換做好准備。通常情況下可以通過當前接收信號強度來預測將來接收信號強度的變化趨勢，來判斷是否需要執行切換。
文獻 中利用多項式回歸演算法對接收信號的強度進行預測，這種方法的計算復雜度較大。文獻 中，利用模糊神經網路來對接收信號強度進行預測，模糊神經網路的演算法最大的問題，收斂較慢，而且計算的復雜度高。文獻 中，利用的是最小二乘演算法（LMS）來預測接收的信號強度，通過迭代的方法，能夠達到快收斂，得到較好的預測。還有在文獻 中，直接採用接收信號強度的斜率來預測接收信號強度，用來估計終端在該網路中的生存時間，但是這種方法太簡單，精度不是很高。 在垂直切換的過程中，對於相同的切換場景，通常會出現現在的已出現過的切換條件，對於其垂直切換的結果，可以應用到當前條件下，這樣可以有效避免的重新執行切換決策所帶來的時延。
文獻[33]中，提出利用用戶連接信息（User Connection Profile，UCP）資料庫用來存儲以前的網路選擇事件。在終端需要執行垂直切換時，首先檢查資料庫中是否存在相同的網路選擇記錄，如果存在可以直接接入最合適的網路。在文獻[34]中，提出了將切換到該網路的持續服務時間和距離該網路的最後一次阻塞時間間隔作為歷史信息記錄下來，根據這些信息，選擇是否有必要進行切換。 由於用戶對網路參數的判斷往往是模糊的，而不是確切的概念，所以通常採用模糊邏輯對參數進行定量分析，將其應用到網路選擇中顯得更加合理。模糊系統組成通常有3個部分組成，分別是模糊化、模糊推理和去模糊化。對於去模糊化的方法通常採用中心平均去模糊化，最後得到網路性能的評價值，根據模糊系統所輸出的結果，選擇最適合的網路。
通常情況下，模糊邏輯與神經網路是相互結合起來應用的，通過模糊邏輯系統的推理規則，對神經網路進行訓練，得到訓練好的神經網路。在垂直切換的判決的時候，利用訓練好的神經網路，輸入相應網路的屬性參數，選擇最適合的網路接入。
基於模糊邏輯和神經網路的策略，可以對多種因素(尤其動態因素)進行動態地控制，並做出自適應的決策，可以有效提高網路選擇的合理性，但該策略最大的缺點是，演算法的實現較為復雜，在電池容量和處理能力均受限的移動設備上是不合適的。 在異構網路選擇中，博弈論是一個重要的研究方向。在博弈論的模型中，博弈中的參與者在追求自身利益最大化的同時，保證自身付出的代價盡量小。參與者的這兩種策略可以通過效用函數和代價函數來衡量。因此通過最大化效用函數和最小化代價函數，來追求利益的最大化。
文獻[36]中提出一種基於博弈論的定價策略和網路選擇方案，該方案中服務提供商（Service Providers，SPs）為了提高自己的利潤需要面臨競爭，它是通過用戶間的合作或者非合作博弈來獲得，在實際的異構網路場景下，用戶和服務提供商SPs之間可以利用博弈模型來表示。Dusit Niyato在文獻[37]中，通過競價機制來進行異構網路資源的管理，這里將業務分成兩種類型，一種是基本業務，另一種類似高質量業務，基本業務的價格是固定的，而高質量業務的價格是動態變化的，它是隨著服務提供商的競爭和合作而變化的。因此這里從合作博弈和非合作博弈兩方面來討論定價機制。Dusit Niyato在文獻[38]中基於進化博弈理論，來解決在帶寬受限情況下，用戶如何在重疊區域進行網路選擇。 網路選擇的目標通常是通過合理分配無線資源來最大化系統的吞吐量，或者最小化接入阻塞概率等，這樣就會涉及網路優化問題。
網路選擇演算法往往是一種多目標決策，用戶希望得到好的服務質量、價格便宜的網路、低的電池功率消耗等。對於多目標決策演算法，通常是不可能使得每個目標同時達到最優，通常的有三種做法：其一，把一些目標函數轉化為限制條件，從而減少目標函數數目；其二，將不同的目標函數規范化後，將規范化後的目標函數相加，得到一個目標函數，這樣就可以利用最優化的方法，得到最優問題的解；其三，將兩者結合起來使用。例如文獻[39]中，採用的是讓系統的帶寬受限，最大化網路內的所有用戶的手機使用時間，即將部分目標函數轉化為限制條件。文獻[40]中，採用的是讓用戶的使用的費用受限，最大化用戶的利益和最小化用戶的代價，這里採用的是上面介紹的第三種方法。 基於策略的網路選擇指的是按照預先規定好的策略進行相應的網路操作。在網路選擇中，通常需要考慮網路負荷、終端的移動性和業務特性等因素。如對於車載用戶通常選擇覆蓋范圍大的無線網路，如WCDMA、WiMAX等；對於實時性要求不高的業務，並且非車載用戶通常選擇WLAN接入。這些均是通過策略來進行網路選擇。
文獻[41, 42]提出了基於業務類型的網路選擇演算法，根據用戶的業務類型為用戶選擇合適的網路。文獻[35]提出基於負載均衡的網路選擇演算法，用戶選擇接入或切換到最小負載因子的網路。[43]提出了一種考慮用戶移動性和業務類型的網路選擇演算法。 多屬性判決策略（Multiple Attribute Decision Making，MADM）是目前垂直切換方面研究最多的領域。多屬性判決策略主要分為基於代價函數的方法和其他方法。
基於代價函數的方法
代價函數一般有兩種構造形式，一種是多屬性參數值的線性組合，如（2.1）式所示；另一種是多屬性參數值的權重指數乘積或者是屬性參數值的對數線性組合，如（2.2）式所示。
（2.1）
（2.2）
其中代表規范化的第個網路的第個屬性值，代表第個屬性的權值。對於屬性的規范化，首先對屬性進行分類，分為效益型、成本型等，然後根據不同的類型的，對參數進行歸一化，採用最多的是線性規范化、極差規范化和向量變換法。關於權值的確定可以分為簡單賦權法(Simple Additive Weighting，SAW)、層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、熵權法、基於方差和均值賦權法。
(1) SAW：用戶根據自己的偏好，確定每個屬性的重要性，通常給出每個參數取值的具體參數值。
(2) AHP：首先分析評價系統中各要素之間關系，建立遞階層次結構；其次對同一層次的各要素之間的重要性進行兩兩比較，構造判斷矩陣；接著由每層判斷矩陣計算相對權重；最後計算系統總目標的合成總權重。
(3) 熵權法：通過求解候選網路中的同一屬性的熵值，熵值的大小表明網路同一屬性的參數值的差異，差別越大，說明該屬性對決策影響越大，相應權值的取值就越大。
(4) 基於方差和均值賦權法：通過求解候選網路中同一屬性參數的均值和方差，結合這兩個參數確定該屬性的重要性程度值，然後再對其進行歸一化，得到每個屬性的參數值。
其他方法
(1) 基於方差和均值賦權法：通過求解候選網路中同一屬性參數的均值和方差，結合這兩個參數確定該屬性的重要性程度值，然後再對其進行歸一化，得到每個屬性的參數值。
(2) 逼近理想解排序法（TOPSIS）:首先對參數進行歸一化，從網路的每組屬性參數值里選擇最好的參數組成最優的一組屬性參數，同樣也可以得到最差的一組屬性參數。將每個網路與這兩組參數比較，距離最優參數組越近，並且與最差組越遠，該網路為最合適的網路。
(3) 灰度關聯分析法（GRA）：首先對參數進行歸一化，再利用GRA方法，求得每個網路的每個屬性的關聯系數，然後求出每個網路總的關聯系數。根據每個網路總的關聯系數，選擇最適合的網路。
(4) 消去和選擇轉換法（ELECTRE）：首先對參數進行歸一化，構造加權的規范化矩陣，確定屬性一致集和不一致集。然後計算一致指數矩陣和劣勢矩陣，最後得到一致指數矩陣和不一致指數矩陣。根據這兩個矩陣，確定網路的優劣關系，選擇最適合的網路。
VIKOR：首先對參數進行歸一化，首先確定最優和最差屬性參數組，然後計算得到每個網路屬性的加權和屬性中最大的參數值，然後利用極差規范化對網路的加權和以及最大屬性值進行歸一化，最後利用歸一化的參數進行加權求和，依據這個值，選擇最合適的網路。

D. 資料庫為什麼要分庫分表

1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？

數
據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。

4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額
外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。