什么是mysql的垂直分表，理论依据是什么，如何使用？

黑皮爱学习

于 2025-08-05 23:10:17 发布

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分类专栏： mysql 文章标签： mysql 数据库

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MySQL的垂直分表（Vertical Sharding/Table Splitting）是一种数据库优化技术，通过将一张表中不同字段拆分到多张表中，以解决单表数据量大、访问性能下降的问题。

一、什么是垂直分表？

想象一张user表，包含id（用户ID）、username（用户名）、password（密码）、avatar（头像URL）、bio（个人简介）、address（地址）、contact（联系方式）等20个字段。
其中，id、username、password是高频访问字段（如登录时每次都需查询），而avatar、bio等是低频访问字段（仅个人主页展示时才用）。

垂直分表就是将这张表按「访问频率」或「字段关联性」拆分为：

user_core（核心表）：存放id、username、password等高频字段；
user_profile（资料表）：存放avatar、bio、address等低频字段。

两表通过id关联，需要完整信息时通过JOIN查询，日常高频操作仅访问user_core。

二、理论依据：数据库访问的「局部性原理」

垂直分表的核心依据是计算机科学中的局部性原理：

时间局部性：最近访问过的数据，短期内可能再次被访问（如用户登录时反复查询账号密码）；
空间局部性：访问一个数据时，其相邻数据（同表其他字段）可能被一同加载（数据库按「数据页」读取，单表字段越多，每页存储的行数越少）。

当表字段过多时：

单条记录占用空间大，相同存储容量下能缓存的记录数减少，磁盘IO次数增加；
高频操作被迫加载大量无关的低频字段，浪费内存和带宽；
表结构复杂，维护成本高（如新增字段可能影响索引效率）。

垂直分表通过拆分字段，让高频操作仅涉及「小而精」的表，提升缓存利用率和查询效率。

三、如何使用垂直分表？

1. 拆分原则

按访问频率拆分：高频字段（如订单表的order_id、status）和低频字段（如remark、log）分开；
按字段大小拆分：大字段（如text类型的文章内容、blob类型的图片）单独拆到一张表，避免拖累小字段查询；
按业务关联性拆分：将属于不同业务模块的字段拆分（如用户表中，登录相关字段和社交相关字段拆分）。

2. 实操步骤（以`user`表为例）

（1）创建拆分后的表

-- 核心表（高频访问）
CREATE TABLE user_core (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(50) NOT NULL,
  password VARCHAR(100) NOT NULL, -- 加密存储
  create_time DATETIME NOT NULL,
  INDEX idx_username (username)
);

-- 资料表（低频访问）
CREATE TABLE user_profile (
  user_id INT PRIMARY KEY, -- 与user_core.id关联
  avatar VARCHAR(255),
  bio TEXT,
  address VARCHAR(255),
  contact VARCHAR(50),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_core(id) ON DELETE CASCADE
);

（2）数据迁移

-- 从原表迁移数据到核心表
INSERT INTO user_core (id, username, password, create_time)
SELECT id, username, password, create_time FROM old_user;

-- 迁移到资料表
INSERT INTO user_profile (user_id, avatar, bio, address, contact)
SELECT id, avatar, bio, address, contact FROM old_user;

（3）查询方式

仅需核心信息时（如登录验证）：

SELECT id, username FROM user_core WHERE username = 'test';

需要完整信息时（如个人主页）：

SELECT c.*, p.avatar, p.bio 
FROM user_core c
LEFT JOIN user_profile p ON c.id = p.user_id
WHERE c.id = 1;

3. 适用场景

表中存在大量低频访问的大字段（如text、blob）；
高频查询仅用到表中少数字段（如90%的查询只涉及30%的字段）；
单表字段过多（超过20个），导致DDL（新增/修改字段）操作缓慢。

四、注意事项

避免过度拆分：拆分后JOIN操作会增加复杂度，需在「拆分粒度」和「查询效率」间平衡；
事务一致性：跨表更新时需用事务保证数据一致（如同时修改user_core和user_profile）；
索引优化：拆分后需重新设计索引（核心表优先优化高频查询的索引）。

垂直分表本质是「空间换时间」，通过合理拆分字段，让数据库资源（内存、IO）更集中于高频操作，从而提升整体性能。