資料庫水平拆分

Ⅰ Mysql輕松秒查億級數據mysql一億數據秒查

MySQL輕松秒查億級數據
在當今互聯網時代，數據量呈現爆發式增長，大量的數據對應的SQL查詢語句的執行效率成為了關鍵。對於數據量達到億級以上的應用來說，查詢效率的提升尤為重要。本文將介紹如何利用MySQL輕松秒查億級數據。
一. 資料庫水平拆分
當數據量達到億級時，單機MySQL無法滿足快速查詢的需求，這時候可以考慮進行水平拆分。所謂水平拆分，就是將一張表按照某種規則分成多個子表，每個子表都具備相同的結構和屬性。水平拆分的方式多種多樣，可以按照ID范圍、Hash分區等方式進行。分完子表後，可以通過分布式計算的方式，分別對這些子表進行查詢，從而提高查詢效率。
二. 索引優化
索引是MySQL中優化查詢效率最有效的方式之一，然而索引的建立也需要針對具體場景進行優化。
1. 確定合適的索引類型
MySQL中有四種索引類型：普通索引、唯一索引、全文索引、空間索引。在選擇該使用哪種索引類型時，我們需要根據具體的業務場景進行選擇。普通索引適用於對數據量較小的表進行操作；唯一索引適用於唯一性較強的欄位；全文索引適用於對文本進行搜索和自然語言處理等場景；空間索引適用於對空間數據進行檢索。
2. 縮小索引范圍
如果索引選的過大，那麼查詢語句就需要掃描更多的數據，從而影響查詢效率。因此，我們要根據業務需求，縮小索引的范圍，從而提高查詢效率。例如，如果要查詢某個時間段的數據，建議將時間設定在索引的前面。
三. 數據分片
在水平拆分的基礎之上，為了保證數據之間的一致性和完整性，我們需要進行數據分片。一般來說，分片的方式可以按照Hash值分片、按照時間軸分片等多種方式進行。
四. 讀寫分離
MySQL主從復制是讀寫分離的一種方式，主庫負責寫入和更新操作，從庫負責讀取操作。這種方式能夠有效的提升資料庫的讀取速度。同時，讀寫分離可以避免主庫的讀寫壓力，提高主庫的穩定性。
五. SQL優化
除了優化資料庫本身的結構和配置，SQL查詢語句的優化也非常重要。例如，在使用JOIN語句時，應該避免多個JOIN條件的使用，因為多個JOIN條件會導致MySQL不得不多次掃描表中的數據。此外，查詢語句中的子查詢、嵌套查詢等操作都應該盡量避免，因為這些操作會讓查詢效率變得很低。
MySQL輕松秒查億級數據，需要結合多種因素進行優化。本文僅是對MySQL優化的初步介紹，希望能對大家的SQL優化有所幫助。

Ⅱ 資料庫怎麼拆分表

資料庫拆分表可分為水平拆分和垂直拆分，水平拆分是按照表中邏輯關系和相關條件把表拆分成多個分表；垂直拆分是按照不同表切分到不同資料庫中去。
隨著數據的不斷擴大，有的數據表的規模會以幾何級增長，當數據達到一定規模時，數據的查詢，讀取性能就會變得緩慢，這時就需要拆分數據表，接下來在文章中將為大家詳細介紹在資料庫中怎麼拆分表，希望對大家有所幫助。
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為什麼需要拆分表
當一個表的數據量很大時就比較耗時，這就需要對表進行拆分，把大表拆分成多個子表，那麼在更新或者查詢數據的時候，壓力會分散到不同的表上。由於分表之後每個表的數據較小，不管是查詢還是更新都極大的提高了速度，即使出現最壞的「鎖表」的情況，那其他表還是可以並行使用。
數據表的拆分
數據表拆分可以分為兩種形式，分別是水平切分和垂直切分
水平切分：根據表中數據的邏輯關系，將同一個表中的數據按照某種條件拆分到多台資料庫（主機）上面，這種切分稱之為數據的水平（橫向）切分。
垂直切分：按照不同的表來切分到不同的資料庫（主機）之上，這種切可以稱之為數據的垂直（縱向）切分
水平拆分的方法
一般情況下使用「取模」的形式來將數據進行表存儲，如果用4張表就是id%4 結果會是0,1,2,3四種,user_0,user_1,user_2,user_3就夠了。需要注意的是在這個過程中需要新建一張臨時表，目的在於提供數據插入的自增id，得到自增id後再通過取模進行分表插入
垂直拆分的方法
把常用的欄位放一個表,不常用的放一個表
把欄位比較大的比如text的欄位拆出來放一個表裡面
使用的話是根據具體業務來拆,查詢時使用多表聯查,可以再配合redis存儲
總結：

Ⅲ MySQL資料庫中的列拆分技術簡介mysql列拆分

MySQL資料庫中的列拆分技術是一種強大的表技術，它可以將表中的列數據拆分成多個表，從而有效提高處理速度和讀取效率，降低資料庫內存與 CPU 佔用率，延長整個資料庫的生命周期。MySQL 資料庫的表拆分可以按照一定的要求進行拆分，以便在存儲和讀取過程中提高資料庫的訪問性能，減少訪問時間。
MySQL 資料庫中的表拆分技術有三種，分別是水平拆分，垂直拆分和混合拆分，具體特徵如下：
1、水平拆分：即將某表按照行拆分為多個表，可以有效的將查找的時間節約到最低，也能細粒度的將行拆分，使得查詢過程高效；
2、垂直拆分：即將某表按照列進行拆分，這種拆分方式可以把不常需要的數據降價存儲，減少存儲容量，從而可以提高存取效率；
3、混合拆分：既可以按行拆分又可以按列拆分，可以使數據具有一定的可分拆性，從而提高查詢優化和運行效率。
要使用 MySQL 資料庫中的表拆分技術，需要先編寫拆分 SQL 語句來完成數據拆分，具體語句如下：
–水平分表
SELECT * INTO new_table1 FROM old_table WHERE condition1
SELECT * INTO new_table2 FROM old_table WHERE condition2
–垂直拆分
SELECT col1, col2 INTO new_table1 FROM old_table
SELECT col3, col4 INTO new_table2 FROM old_table
–混合拆分
SELECT col1, col2 INTO new_table1 FROM old_table WHERE condition1
SELECT col3, col4 INTO new_table2 FROM old_table WHERE condition2
以上就是MySQL資料庫中的表拆分技術的簡要介紹，可以通過表拆分技術來提高MySQL資料庫的查詢效率，以及一次查詢多個表的操作，提高存儲空間及存取效率，實現更為快速、安全、穩定的數據處理。

Ⅳ 資料庫水平拆分和垂直拆分 怎麼實現

垂直拆分

垂直拆分是指數據表列的拆分，把一張列比較多的表拆分為多張表

通常我們按以下原則進行垂直拆分:

把不常用的欄位單獨放在一張表;
把text，blob等大欄位拆分出來放在附表中;
經常組合查詢的列放在一張表中;垂直拆分更多時候就應該在數據表設計之初就執行的步驟，然後查詢的時候用join關鍵起來即可;
水平拆分

水平拆分是指數據錶行的拆分，表的行數超過200萬行時，就會變慢，這時可以把一張的表的數據拆成多張表來存放。

水平拆分的一些技巧
1. 拆分原則
通常情況下，我們使用取模的方式來進行表的拆分;比如一張有400W的用戶表users，為提高其查詢效率我們把其分成4張表

users1，users2，users3，users4
通過用ID取模的方法把數據分散到四張表內Id%4+1 = [1,2,3,4]
這里是個小哈希，然後查詢,更新,刪除也是通過取模的方法來查詢

$_GET['id'] = 17,
17%4 + 1 = 2,
$tableName = 'users'.'2'
Select * from users2 where id = 17;
在insert時還需要一張臨時表uid_temp來提供自增的ID,該表的唯一用處就是提供自增的ID;

insert into uid_temp values(null);
得到自增的ID後,又通過取模法進行分表插入;
注意,進行水平拆分後的表,欄位的列和類型和原表應該是相同的,但是要記得去掉auto_increment自增長

另外
部分業務邏輯也可以通過地區，年份等欄位來進行歸檔拆分;
進行拆分後的表，只能滿足部分查詢的高效查詢需求，這時我們就要在產品策劃上，從界面上約束用戶查詢行為。比如我們是按年來進行歸檔拆分的,這個時候在頁面設計上就約束用戶必須要先選擇年,然後才能進行查詢;
在做分析或者統計時，由於是自己人的需求,多點等待其實是沒關系的,並且並發很低,這個時候可以用union把所有表都組合成一張視圖來進行查詢,然後再進行查詢;

Create view users as select from users1 union select from users2 union.........

Ⅳ TDSQL MySQL版基本原理-水平分表 讀寫分離 彈性擴展 強同步

TDSQL MySQL版是一款部署在騰訊雲上的分布式資料庫，採用自動水平拆分與Shared Nothing架構，支持業務獲取完整邏輯庫表，後端將庫表均勻拆分到多個物理分片節點。水平分表原理基礎，每個節點獨立計算與存儲數據，隨著業務規模增長，只需增加設備以應對計算與存儲需求。
水平切分是將一個表的數據分散至多個物理獨立資料庫伺服器，形成獨立資料庫分片。分布式資料庫通過在建表時設定分表鍵，自動將數據分布於不同物理分片中，保持邏輯完整性。在TDSQL MySQL版中，通過分表鍵（shardkey）與欄位求模（HASH）演算法實現數據均勻分散。
寫入數據時需包含shardkey，系統自動路由至對應分表執行SQL，聚合返回結果。執行SELECT語句時，建議帶上shardKey欄位以避免全表掃描，提高性能。
讀取數據功能支持明確shardkey值查詢，通過讀寫分離功能將讀壓力分散至從節點，由TDSQL MySQL版的網關集群自動分配低負載從機以支撐大型應用讀取流量。
TDSQL MySQL版支持在線實時擴容，包含新增分片與現有分片擴容，過程對業務透明，無需停機。擴容時部分分片存在短暫只讀或中斷，集群整體不受影響。
新增分片擴容基於現有分片進行，不改變分片規則與數量。資料庫由多個分片組成，升級實例規格請參考相關指南。
強同步背景與解決方案，TDSQL MySQL版採用自主研發的MAR強同步復制方案，確保主從節點間數據強一致性，無需業務層面做讀寫分離或同步強化工作。此方案性能優越，支持集群架構與自動節點控制，每個節點包含完整數據副本，具備自動切換能力，無需共享存儲設備。

Ⅵ 資料庫水平拆分是在單庫中拆出多個表，每個表是表名+規則。還是分出多個庫，每個庫是庫名+規則，表名不變

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？

資料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、用戶資料庫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。