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数据库水平拆分

发布时间: 2025-07-08 10:20:44

Ⅰ Mysql轻松秒查亿级数据mysql一亿数据秒查

MySQL轻松秒查亿级数据
在当今互联网时代,数据量呈现爆发式增长,大量的数据对应的SQL查询语句的执行效率成为了关键。对于数据量达到亿级以上的应用来说,查询效率的提升尤为重要。本文将介绍如何利用MySQL轻松秒查亿级数据。
一. 数据库水平拆分
当数据量达到亿级时,单机MySQL无法满足快速查询的需求,这时候可以考虑进行水平拆分。所谓水平拆分,就是将一张表按照某种规则分成多个子表,每个子表都具备相同的结构和属性。水平拆分的方式多种多样,可以按照ID范围、Hash分区等方式进行。分完子表后,可以通过分布式计算的方式,分别对这些子表进行查询,从而提高查询效率。
二. 索引优化
索引是MySQL中优化查询效率最有效的方式之一,然而索引的建立也需要针对具体场景进行优化。
1. 确定合适的索引类型
MySQL中有四种索引类型:普通索引、唯一索引、全文索引、空间索引。在选择该使用哪种索引类型时,我们需要根据具体的业务场景进行选择。普通索引适用于对数据量较小的表进行操作;唯一索引适用于唯一性较强的字段;全文索引适用于对文本进行搜索和自然语言处理等场景;空间索引适用于对空间数据进行检索。
2. 缩小索引范围
如果索引选的过大,那么查询语句就需要扫描更多的数据,从而影响查询效率。因此,我们要根据业务需求,缩小索引的范围,从而提高查询效率。例如,如果要查询某个时间段的数据,建议将时间设定在索引的前面。
三. 数据分片
在水平拆分的基础之上,为了保证数据之间的一致性和完整性,我们需要进行数据分片。一般来说,分片的方式可以按照Hash值分片、按照时间轴分片等多种方式进行。
四. 读写分离
MySQL主从复制是读写分离的一种方式,主库负责写入和更新操作,从库负责读取操作。这种方式能够有效的提升数据库的读取速度。同时,读写分离可以避免主库的读写压力,提高主库的稳定性。
五. SQL优化
除了优化数据库本身的结构和配置,SQL查询语句的优化也非常重要。例如,在使用JOIN语句时,应该避免多个JOIN条件的使用,因为多个JOIN条件会导致MySQL不得不多次扫描表中的数据。此外,查询语句中的子查询、嵌套查询等操作都应该尽量避免,因为这些操作会让查询效率变得很低。
MySQL轻松秒查亿级数据,需要结合多种因素进行优化。本文仅是对MySQL优化的初步介绍,希望能对大家的SQL优化有所帮助。

Ⅱ 数据库怎么拆分表


数据库拆分表可分为水平拆分和垂直拆分,水平拆分是按照表中逻辑关系和相关条件把表拆分成多个分表;垂直拆分是按照不同表切分到不同数据库中去。
随着数据的不断扩大,有的数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模时,数据的查询,读取性能就会变得缓慢,这时就需要拆分数据表,接下来在文章中将为大家详细介绍在数据库中怎么拆分表,希望对大家有所帮助。
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为什么需要拆分表
当一个表的数据量很大时就比较耗时,这就需要对表进行拆分,把大表拆分成多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上。由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的“锁表”的情况,那其他表还是可以并行使用。
数据表的拆分
数据表拆分可以分为两种形式,分别是水平切分和垂直切分
水平切分:根据表中数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分。
垂直切分:按照不同的表来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分
水平拆分的方法
一般情况下使用“取模”的形式来将数据进行表存储,如果用4张表就是id%4 结果会是0,1,2,3四种,user_0,user_1,user_2,user_3就够了。需要注意的是在这个过程中需要新建一张临时表,目的在于提供数据插入的自增id,得到自增id后再通过取模进行分表插入
垂直拆分的方法
把常用的字段放一个表,不常用的放一个表
把字段比较大的比如text的字段拆出来放一个表里面
使用的话是根据具体业务来拆,查询时使用多表联查,可以再配合redis存储
总结:

Ⅲ MySQL数据库中的列拆分技术简介mysql列拆分

MySQL数据库中的列拆分技术是一种强大的表技术,它可以将表中的列数据拆分成多个表,从而有效提高处理速度和读取效率,降低数据库内存与 CPU 占用率,延长整个数据库的生命周期。MySQL 数据库的表拆分可以按照一定的要求进行拆分,以便在存储和读取过程中提高数据库的访问性能,减少访问时间。
MySQL 数据库中的表拆分技术有三种,分别是水平拆分,垂直拆分和混合拆分,具体特征如下:
1、水平拆分:即将某表按照行拆分为多个表,可以有效的将查找的时间节约到最低,也能细粒度的将行拆分,使得查询过程高效;
2、垂直拆分:即将某表按照列进行拆分,这种拆分方式可以把不常需要的数据降价存储,减少存储容量,从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,可以使数据具有一定的可分拆性,从而提高查询优化和运行效率。
要使用 MySQL 数据库中的表拆分技术,需要先编写拆分 SQL 语句来完成数据拆分,具体语句如下:
–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数据库中的表拆分技术的简要介绍,可以通过表拆分技术来提高MySQL数据库的查询效率,以及一次查询多个表的操作,提高存储空间及存取效率,实现更为快速、安全、稳定的数据处理。

Ⅳ 数据库水平拆分和垂直拆分 怎么实现

垂直拆分

垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表

通常我们按以下原则进行垂直拆分:

把不常用的字段单独放在一张表;
把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用join关键起来即可;
水平拆分

水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。

水平拆分的一些技巧
1. 拆分原则
通常情况下,我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有400W的用户表users,为提高其查询效率我们把其分成4张表

users1,users2,users3,users4
通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4]
这里是个小哈希,然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询

$_GET['id'] = 17,
17%4 + 1 = 2,
$tableName = 'users'.'2'
Select * from users2 where id = 17;
在insert时还需要一张临时表uid_temp来提供自增的ID,该表的唯一用处就是提供自增的ID;

insert into uid_temp values(null);
得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入;
注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的,但是要记得去掉auto_increment自增长

另外
部分业务逻辑也可以通过地区,年份等字段来进行归档拆分;
进行拆分后的表,只能满足部分查询的高效查询需求,这时我们就要在产品策划上,从界面上约束用户查询行为。比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询;
在做分析或者统计时,由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union把所有表都组合成一张视图来进行查询,然后再进行查询;

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

Ⅳ TDSQL MySQL版基本原理-水平分表 读写分离 弹性扩展 强同步

TDSQL MySQL版是一款部署在腾讯云上的分布式数据库,采用自动水平拆分与Shared Nothing架构,支持业务获取完整逻辑库表,后端将库表均匀拆分到多个物理分片节点。水平分表原理基础,每个节点独立计算与存储数据,随着业务规模增长,只需增加设备以应对计算与存储需求。
水平切分是将一个表的数据分散至多个物理独立数据库服务器,形成独立数据库分片。分布式数据库通过在建表时设定分表键,自动将数据分布于不同物理分片中,保持逻辑完整性。在TDSQL MySQL版中,通过分表键(shardkey)与字段求模(HASH)算法实现数据均匀分散。
写入数据时需包含shardkey,系统自动路由至对应分表执行SQL,聚合返回结果。执行SELECT语句时,建议带上shardKey字段以避免全表扫描,提高性能。
读取数据功能支持明确shardkey值查询,通过读写分离功能将读压力分散至从节点,由TDSQL MySQL版的网关集群自动分配低负载从机以支撑大型应用读取流量。
TDSQL MySQL版支持在线实时扩容,包含新增分片与现有分片扩容,过程对业务透明,无需停机。扩容时部分分片存在短暂只读或中断,集群整体不受影响。
新增分片扩容基于现有分片进行,不改变分片规则与数量。数据库由多个分片组成,升级实例规格请参考相关指南。
强同步背景与解决方案,TDSQL MySQL版采用自主研发的MAR强同步复制方案,确保主从节点间数据强一致性,无需业务层面做读写分离或同步强化工作。此方案性能优越,支持集群架构与自动节点控制,每个节点包含完整数据副本,具备自动切换能力,无需共享存储设备。

Ⅵ 数据库水平拆分是在单库中拆出多个表,每个表是表名+规则。还是分出多个库,每个库是库名+规则,表名不变

1 基本思想之什么是分库分表?
从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
2 基本思想之为什么要分库分表?

数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
3 分库分表的实施策略。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。
3.1 何谓垂直切分,即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来,部署到不同的库上。例如,我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等,分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。
3.2 何谓水平切分,当一个表中的数据量过大时,我们可以把该表的数据按照某种规则,例如userID散列,进行划分,然后存储到多个结构相同的表,和不同的库上。例如,我们的userDB中的用户数据表中,每一个表的数据量都很大,就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB:part0DB、part1DB等,再将userDB上的用户数据表userTable,切分为很多userTable:userTable0、userTable1等,然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。
3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表,这要看数据库中数据量的瓶颈所在,并综合项目的业务类型进行考虑。
如果数据库是因为表太多而造成海量数据,并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合,那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。
而如果数据库中的表并不多,但单表的数据量很大、或数据热度很高,这种情况之下就应该选择水平切分,水平切分比垂直切分要复杂一些,它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割,除了在分割时要对分割的粒度做好评估,考虑数据平均和负载平均,后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。
在现实项目中,往往是这两种情况兼而有之,这就需要做出权衡,甚至既需要垂直切分,又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分,我们首先对数据库进行垂直切分,然后,再针对一部分表,通常是用户数据表,进行水平切分。

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