表的垂直拆分和水平拆分

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:

  1. 把不常用的字段单独放在一张表;

  2. 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;

  3. 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jion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]
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.........
<think> <think> 我们被要求解释数据库的垂直拆分水平拆分。首先,垂直拆分指的是按列拆分,将不同的列存储到不同的中或不同的数据库中。水平拆分指的是按行拆分,将中的行分布到不同的数据库分片中。 垂直拆分适用于中包含大量不常用列,或者将敏感列单独存储的场景。水平拆分则适用于数据量过大,需要分布式存储以提高性能扩展性的场景。 在回答中,我们需要清晰定义两者,并说明各自的适用场景、优缺点及典型例子。 最后,必须按照要求提出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头,且问题与数据库拆分相关。 </think> ### 数据库拆分策略:垂直拆分水平拆分 **垂直拆分(Vertical Sharding)** 将单按**列**分割到不同或不同数据库中: - **作用**: - 分离高频字段与低频字段(如用户拆分为基础信息 + 扩展信息) - 隔离敏感数据(如密码单独存储) - 优化冷热数据访问性能 - **优点**: - 减少单宽度,提升查询效率 - 支持按业务模块独立扩展 - **缺点**: - 跨JOIN操作复杂(需应用层处理关联) - 事务一致性难以保证 **水平拆分(Horizontal Sharding)** 将单数据按**行**分布到多个数据库节点: - **作用**: - 解决单数据量过大问题(如订单按用户ID分片) - 分散读写压力(如分片1处理北方用户,分片2处理南方用户) - **优点**: - 支持海量数据存储 - 可通过增加节点线性扩展 - **缺点**: - 跨分片查询效率低 - 分片键选择不当会导致数据倾斜 **典型场景对比** | **维度** | 垂直拆分 | 水平拆分 | |----------------|----------------------------|----------------------------| | 拆分单位 | 列 | 行 | | 适用问题 | 过宽(列多) | 过大(行多) | | 扩展性 | 业务维度扩展 | 数据量维度扩展 | | 典型案例 | 电商平台分离商品详情库存 | 用户按地域分片 |
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