关于数据库优化之水平分割、垂直切分、库表散列

这个是看一个大佬的文章才写的，但是我忘记链接了，见谅。

水平分割

• 水平分割根据某些条件将数据放到两个或多个独立的表中
  • 按记录进行分割，不同的记录可以分开保存，每个子表中的列数相同，但是数据行更少。

• 用来水平分割表的条件

  • 日期时间维度、地区维度等等

• 使用水平分割的情况

  • 1、表数据量很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度
  • 2、表中的数据本来就有独立性，比如说表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
  • 3、需要把数据存放到多个介质上
  • 4、需要把历史数据和当前的数据拆分开

• 水平分割的优点

  • 降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度

• 水平分割的缺点

  • 水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。

垂直分割

• 垂直分割表（不破坏第三范式），把主键列和一些列放到一个表，然后把主键列和另外的一些列放到另一个表中。将原始表分成多个只包含较少列的表

• 什么时候使用垂直分割

  • 如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，就可以采用垂直分割

• 优点

  • 1：垂直分割可以使得行数据变小，一个数据块(Block)就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数(每次查询时读取的Block 就少)。
  • 2：垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。

• 缺点

  • 1、垂直分割之后，主键会出现冗余，需要管理冗余列
  • 2、会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)需要从业务上规避

库表散列

• 表散列与水平分割相似，但没有水平分割那样的明显分割界限，采用Hash算法把数据分散到各个分表中, 这样IO更加均衡
• 一般来说，我们会按照业务或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列。
• **举例
  • 比如用户表，按照用户ID进行表散列，散列128张表，则应就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性