数据库分表分区

本文详细解析了分表和分区的概念,以及它们在提升MySQL数据库性能中的作用。介绍了分表包括水平分割和垂直分割两种方式,以及分区对查询性能、可用性和I/O均衡的改善。探讨了分表与分区的联系,以及在高并发场景下如何有效结合使用。

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概念


分表:分表就是将一张表分成N张小表, 
分区:就是将一张表的数据分成N个区块,这些区块可以放在一个磁盘上.一张表主要对应三个文件: 
frm:存放表结构 
myd:存放表数据 
myi:存放索引的 
如果一张表数据量太大了的话,那么myd 和 myi 就会变的很大,那么我们在查询数据的时候就会很慢,所以这个时候我们就可对其进行表,在物理上将这一张表对应的三个文件,分割成多个小块,这时在查询某一条数据的时候,不用查找全部的数据,只用找到这条数据在哪儿一块儿,然后找到对应的那一块儿就行了.如果一张表的数据太大,可能一个磁盘放不下,这个时候,我们就可以把数据分配到不同的磁盘里面去了.

如何分表


分表的方式有两种: 
水平分割(横向分割)

就是横着来分区,比如有100w条数据,分成10份,每一份存放在一个区,而每一区中都包含分区之前表中的所有字段.

垂直分割(纵向分割) 
就是竖着来分区了.出现这种情况的原因很多时候是因位数据表在前期设计的时候每有考虑好,导致了这张表中的字段太多了.有些字段可以不经常用也放在一张表中,所有我们可以将这些字段分开来.

数据方面


分表后,数据都存放在分表中,以前的表就是一空壳,村塾数据发生在一个一个分表中, 
分区后,没有分表的概念,分区只是包存放数据的文件分成了许多小块,分区之后的表还是一张表.

意义–提高性能


分表:单表并发能力提高了,因为查询一次的所用时间缩短了,如果高并发的话,总表可以根据不同的查询,将并发压力分到不同的小表里面,同时也提高了磁盘的I/O性能,因为原来一个很大的myd(表数据)文件也分摊到了各个小表的myd中去了.

分区: 


1、改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度。 
2、增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用; 
3、维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可; 
4、均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能。

总结:二者的联系


1,都能提高mysql的性高,在高并发状态下都有一个良好的表面。

2,分表和分区不矛盾,可以相互配合的,对于那些大访问量,并且表数据比较多的表,我们可以采取分表和分区结合的方式(如果merge这种分表方式,不能和分区配合的话,可以用其他的分表试),访问量不大,但是表数据很多的表,我们可以采取分区的方式等。
 

### 数据库分表策略及其实现方式 数据库分表是一种有效的解决方案,用于应对单张数据量过大带来的性能瓶颈问题。通过合理的分表设计,能够显著提高系统的查询效率和吞吐能力。 #### 常见的分表策略 1. **水平分表** 水平分表是指按照一定的规则将一张的数据分割成多张结构相同的子。这种策略适合处理海量数据记录的情况。例如,可以根据时间范围或者业务字段(如用户ID、订单号等)来划分数据[^2]。 实现方法如下: - 使用取模运算:假设按用户ID进行分表,则可以通过 `userID % N` 的计算结果决定该条数据存储在哪张子中。 - 时间维度切分:如果日志类数据较多,可以选择按日期创建新,比如每天/每月生成一个新的分区。 2. **垂直分表** 垂直分表则是把同一张不同列拆分成多个独立的小,从而减少每张所占用的空间并优化读写操作的速度。当某些字段很少被访问而其他部分却频繁调用时尤为适用[^4]。 示例代码展示如何基于字段分离逻辑构建两张关联: ```sql -- A保存常用字段 CREATE TABLE user_info ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50), email VARCHAR(100) ); -- B存放不常使用的额外信息 CREATE TABLE user_extra_details ( id INT PRIMARY KEY, address TEXT, phone_number VARCHAR(20), FOREIGN KEY (id) REFERENCES user_info(id) ); ``` 3. **混合模式** 结合上述两种方式进行更复杂的定制化配置也是可行的选择之一,在实际项目开发过程中往往需要依据具体应用场景灵活调整设计方案[^3]。 #### 需要注意的关键点 - 综合考量因素包括但不限于数据分布特性、典型SQL语句形式及其执行频率等方面; - 对于跨节点事务支持较差的传统关系型DBMS来说可能引入更多挑战; - 应提前规划好未来扩容路径以免后期重构成本过高; ```python def distribute_data(table_name, data_list, shard_key='id', num_shards=8): """ 将输入列中的数据根据指定键值均匀散落到各个分片上 参数: table_name(str):目标基础名前缀 data_list(list of dict):待插入的数据集合 shard_key(str):作为哈希依据的字段名称,默认"id" num_shards(int):总共要划分为多少份 返回值: list:包含各组对应的目标物理全称字符串数组 """ result_tables = [] for item in data_list: key_value = abs(hash(item.get(shard_key))) % num_shards target_table = f"{table_name}_{key_value}" result_tables.append(target_table) return set(result_tables) ```
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