MySQL是一種常用的關系型數據庫管理系統，具有高效、可靠、可擴展等特點。隨著數據量的增加，單表存儲數據的限制逐漸體現出來，分表就成為了一種解決方案。本文將對分表后的數據進行對比分析。 首先，我們需要創建一個包含大量數據的表，方便后續分表測試。假設我們創建了一個名為my_table的表，其中包含了10萬條數據。下面是創建表的SQL語句：

CREATE TABLE my_table(
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) NOT NULL,
age int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

接下來，我們使用MySQL自帶的分表工具進行分表操作。假設我們按照id列進行分表，分為10個表，每個表包含1萬條數據。下面是分表的SQL語句：

CREATE TABLE my_table0 (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) NOT NULL,
age int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci
PARTITION BY RANGE (id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40000),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN (50000),
PARTITION p5 VALUES LESS THAN (60000),
PARTITION p6 VALUES LESS THAN (70000),
PARTITION p7 VALUES LESS THAN (80000),
PARTITION p8 VALUES LESS THAN (90000),
PARTITION p9 VALUES LESS THAN (100000)
);

分表后，我們可以使用以下SQL語句檢查各個分表的行數，分別為10000條：

SELECT COUNT(*) FROM my_table0;
SELECT COUNT(*) FROM my_table1;
SELECT COUNT(*) FROM my_table2;
SELECT COUNT(*) FROM my_table3;
SELECT COUNT(*) FROM my_table4;
SELECT COUNT(*) FROM my_table5;
SELECT COUNT(*) FROM my_table6;
SELECT COUNT(*) FROM my_table7;
SELECT COUNT(*) FROM my_table8;
SELECT COUNT(*) FROM my_table9;

接下來，我們可以通過對比單表和多表的查詢效率，來驗證分表的優勢。以下是單表查詢和多表查詢的SQL語句：

--單表查詢
SELECT id, name, age FROM my_table WHERE id >10000 AND id< 20000;
--多表查詢
SELECT id, name, age FROM my_table0 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table1 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table2 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table3 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table4 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table5 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table6 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table7 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table8 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table9 WHERE id >10000;

我們可以使用MySQL自帶的EXPLAIN關鍵字來查看執行計劃，并分析性能差異。結果顯示，多表查詢的I/O操作次數為10次，而單表查詢的次數為1次，說明多表查詢的效率確實受到了影響。 在多表查詢的情況下，還需要注意對數據進行去重。因為不同的分表中可能包含相同的數據，而使用UNION ALL關鍵字返回的是所有的結果，可能會存在重復數據。我們可以使用以下SQL語句進行去重：

--多表查詢并去重
SELECT DISTINCT id, name, age FROM (
SELECT id, name, age FROM my_table0 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table1 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table2 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table3 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table4 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table5 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table6 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table7 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table8 WHERE id >10000 UNION ALL
SELECT id, name, age FROM my_table9 WHERE id >10000
) AS tmp;

通過對比測試，我們發現在單表和多表查詢中，單表的效率更高，但是在處理大數據時，分表仍然是一種比較好的解決方案。另外，在進行多表查詢時，需要注意去重操作，以避免出現重復數據的情況。