数据库水平拆分

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。