分表实现干货

最新推荐文章于 2025-08-14 13:24:47 发布

最新推荐文章于 2025-08-14 13:24:47 发布 · 104 阅读

文章标签：

#分表 #mysql

mysql 专栏收录该内容

9 篇文章

订阅专栏

举个列子

1.首先对表进行以城市纬度分表

2.然后在聚合一张虚拟总表

3.再新建一张主键生成表

4.总共是N+1+1 三份

第一步城市纬度的分表主要用来做基本的查询，更新，插入

第二步该聚合虚拟表主要用于分表搞不定的事比如跨城市纬度（原则尽量少用该表）

第三步该表主要用于主键的维护，维持各分表的主键唯一性分表新增记录前，先来主键表注册下，获取自己的身份，再新增记录

第二列子取模分表

对表以ID取模的方式进行分表比如分表100张

第一步取模纬度比如"X%100“的分表主要用来做基本的查询，更新，插入

第二步该聚合虚拟表主要用于分表搞不定的事比如跨ID纬度（原则尽量少用该表）

第三步该表主要用于主键的维护，维持各分表的主键唯一性分表新增记录前，先来主键表注册下，获取自己的身份，再取模x%100 得到自己再哪一张表

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

xjl8888

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

利用Spring扩展点模拟Feign实现远程调用（干货满满）「扩展点实战系列」- 第445篇

悟纤学院

09-26

618

用过MyBatis的注解编程和@FeignClient，是不是有一点好奇，我们写的代码都是接口，也没有具体的实现类，接口怎么能执行呢？底层到底发生了事情？通过本节模拟FeignClient将会揭开MyBatis和FeignCleint的面纱

分库分表

ai_goodStudent的博客

01-17

568

为什么要分库分表？（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计？）说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。我先给大家抛出来一个场景。假如我们现在是一个小创业公司（或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门），现在注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。天，就这...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spring MVC +Spring + Mybatis 构建分库分表总结 SSM搭建以及分库分表的实现

不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海

10-17

1329

分库分表在小型公司很少能遇到也很少使用,毕竟数据量没有那么大,当数据量大,所有数据都压在一张表时,如果单从数据库的角度考虑是可以分库分表处理来存储数据。分库分表顾名思义就是根据查询条件动态的去获取数据所在的库和表的位置.例如一个系统有唯一的标识userNum，所有路由规则都可以根据userNum做库表的定位工作.本文测试用3个库5个表做测试. 三个库book_00，book_01,book_0

Spring+mybatis分库分表

Jin

05-14

9644

分库分表一直是潮流，我这边简单介绍一下我实现分库、主从分离的一些实践经验。 1、实现分库：

python mysql分库分表_干货 : 常用MySQL分库分表方案

weixin_34348050的博客

03-01

1538

mysql分表怎么实现_MyBatis实现Mysql数据库分库分表操作和总结（推荐）

weixin_33189820的博客

01-19

1128

前言作为一个数据库，作为数据库中的一张表，随着用户的增多随着时间的推移，总有一天，数据量会大到一个难以处理的地步。这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万，无论是查询还是修改，对于它的操作都会很耗时，这时就需要进行数据库切分的操作了。MyBatis实现分表最简单步骤既然文章的标题都这么写了，不如直接上干货来的比较实际，我们就先来看看如何实现最简单的分表。1、我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可...

server sql 水平分表_【干货】数据库分库分表基础和实践

weixin_30140093的博客

12-23

333

数据库架构的演变在业务数据量比较少的时代，我们使用单机数据库就能满足业务使用，随着业务请求量越来越多，数据库中的数据量快速增加，这时单机数据库已经不能满足业务的性能要求，数据库主从复制架构随之应运而生。主从复制是将数据库写操作和读操作进行分离，使用多个只读实例(slaver replication)负责处理读请求，主实例(master)负责处理写请求，只读实例通过复制主实例的数据来保持与主实例的数...

sharding分表后主键_纯干货 | Sharding-JDBC分库分表详细讲解，并有完整代码实现

weixin_28979369的博客

01-08

876

分库分表是解决关系数据库大表的一个很重要的方式，本文将详细讲解如何使用当当网开源的框架来实现分库分表的具体实现，本文是不可多得的详细讲解并亲自实践的Sharding-jdbc的文章，请大家收藏学习。一：数据库分片方案客户端代理：分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。当当网的 Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。中间件代理：在应用和...

Mycat实现日期分表

bright的博客

05-13

1111

我这里使用的是Mycat 1.6.7.6 你可以使用Mycat2 文档地址 mycat2官方文档 1.下载mycat linux版本 http://dl.mycat.org.cn/1.6.7.6/20210303094759/ 2.上传linux服务器，并解压，具体目录如下 3.修改conf下配置文件 3.1修改server.xml <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">root

怎么实现在海量分库分表数据中进行分页查询

梦~'

04-23

2023

怎么实现在海量分库分表数据中进行分页查询？

朋友圈/微博类系统实现干货总结

Eric77的专栏

01-07

1115

最近这6年，大约做了2套类似朋友圈或微博的系统，提炼一些干货，如下： A. 首先要有一套存储系统：我们使用主贴+子贴模式。一个主贴下面挂载着若干个有序的不同类型的子贴，比如说文字子贴，图片子贴，歌曲子贴，商品子贴，短视频子贴等。主贴放一些数据的基本信息，一般在列表展示时使用，比较重要的有：标题，摘要，主图，语言，扩展JSON字段（根据不同子贴类型定义），主帖类型。 ...

【干货】浅谈分布式数据库中间件之分库分表

middleware2018的博客

07-13

627

分库分表，顾名思义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。那么关于分库分表，你了解多少呢？接下来，我们将从什么是数据分片及如何进行分片两方面对DDM分库分表做一个阐释。什么是数据分片分片是解决数据库存储容量限制的直接途径。分片包括垂直分片与水平分片两种方式。垂直分片垂直分片又叫纵向分割，即以逻辑表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后...

分库分表平滑上线&快速回滚

通往IT大道的专栏

11-29

799

若将数据从自建机房上云，也可用该方案，只是要考虑：自建机房到云上的专线的带宽和延迟，需尽量减少跨专线的读操作，所以在切换读流量的时候你需要保证自建机房的应用服务器读取本机房的数据库，云上的应用服务器读取云上的数据库。业务不做改造的话，无论哪种方案，要想新老环境数据一致，都需要短暂的禁写。缓存迁移重点是保证云上缓存的命中率，你可以使用改进版的副本组方式来迁移，在缓存写入的时候异步写入云上的副本组，在读取时放少量流量到云上副本组，从而又可以迁移部分数据到云上副本组，又能尽量减少穿透给自建机房造成专线延迟。

【MySQL】复合查询

Tangcan2的博客

08-12

401

本文介绍了MySQL多表查询、自连接和子查询的使用方法。首先展示了emp、dept和salgrade三张表的结构和数据，然后通过多表查询实现员工信息与部门信息的关联查询，包括显示员工姓名、工资和所在部门等示例。在自连接部分，演示了如何通过同一张表的连接查询员工上级领导信息。最后介绍了单行子查询的使用，如查询与SMITH同部门的员工。这些查询方法通过实际SQL示例展示了如何高效地从多个表中获取关联数据，为数据库的复杂查询操作提供了实用参考。

用最简单的方式入门SQL：从零到能用（基于MySQL）

lyx3313696759的博客

08-11

516

本文为MySQL入门指南，介绍了数据库基本概念、SQL分类及常用操作。主要内容包括：数据库与DBMS的基础知识；MySQL安装登录方法；SQL语句分类（DDL、DML、DQL、DCL）及数据类型；从库到表的DDL操作（创建、修改、删除）；DML数据操作（增删改）；数据备份技巧；以及查询入门基础。文章特别强调安全操作规范，提醒更新/删除前务必备份和验证条件范围，并提供最佳实践建议。通过跟随示例操作，读者可快速掌握MySQL基本使用技能，为实际项目应用打下基础。

MySQL 索引优化实战：从执行计划分析到优化策略落地

Java是世界上最好的语言

08-12

1044

在 MySQL 数据库的日常运维和开发中，查询性能是绕不开的关键话题。当系统面临慢查询问题时，索引优化往往是提升性能的重要手段。而要做好索引优化，首先必须学会解读执行计划，它就像查询的 “X 光片”，能清晰展现查询的执行路径和潜在问题。本文将从执行计划的解读入手，梳理索引优化的方向，并通过实际慢查询案例，完整演示优化过程与前后效果对比。

5 重复匹配

qq_43580742的博客

08-12

1034

在前几章里，我们学习了如何使用各种元字符和特殊的字符集合去匹配单个字符。本章将学习如何匹配多个连续重复出现的字符或字符集合。

MySQL 慢查询优化

最新发布

NoviceZ的博客

08-14

157

文件里详细记录了慢查询的sql语句。

MySQL(下)

weixin_74021662的博客

08-12

595

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎可以使用 SHOW ENGINES 命令可以查看Mysql的所有执行引擎我们可以到默认的执行引擎是innoDB 支持事务，行级锁定和外键。

分表实现

03-23

<think>嗯，用户想了解数据库分表的具体实现方法和分片策略，特别是针对大规模数据处理和性能提升。首先，我需要回忆一下分库分表的基本概念，确保自己理解正确。根据引用[1]和[2]，分表主要是为了解决单个数据库数据量过大导致的性能问题。接下来，用户需要的是实现方法，所以得详细说明分表的步骤和策略。首先，分表可以分为垂直分表和水平分表两种类型。垂直分表是按字段拆分，比如把常用字段和不常用字段分开，这样可以减少单表的大小，提升查询效率。而水平分表则是按行拆分，把数据分散到多个表中，比如按用户ID的哈希值或者时间范围来分。需要解释这两种方式的适用场景，比如垂直分表适合字段多且访问模式不同的情况，水平分表适合数据量极大的情况。然后是分片策略，这里需要列举几种常见的策略，比如哈希取模、范围分片、一致性哈希、地理位置分片等。每种策略的优缺点和适用场景都要说明清楚，比如哈希取模可能导致数据分布不均，而范围分片适合按时间或ID范围查询的情况。同时，结合引用[3]，分片表需要确保所有分片的数据完整，可能需要跨分片查询，这时候中间件如ShardingSphere或MyCat的作用就很重要了。接下来要考虑分表后的挑战，比如跨分片查询、事务一致性和数据迁移问题。引用[1]提到分库分表的不同策略适用场景，所以在设计时需要权衡这些因素。例如，跨分片查询可能需要聚合多个分片的结果，会影响性能，这时候可能需要冗余数据或者使用搜索引擎。分布式事务的问题，可以提到使用XA协议或最终一致性模型来解决。工具和框架部分，需要推荐一些常用的中间件，比如ShardingSphere、MyCat、Vitess，这些工具可以帮助自动处理分片路由和查询优化，减少开发负担。同时，云服务商提供的方案如阿里云DRDS、AWS Aurora也是不错的选择，特别是对于不想自己维护中间件的团队。最后，生成的相关问题需要覆盖分表与分区的区别、如何选择分片键、处理跨分片事务的方法、分表后的索引优化以及数据迁移方案。这些问题能帮助用户进一步深入理解分表的各个方面。需要确保回答结构清晰，分点说明，并且引用正确的资料。同时，避免使用Markdown格式，保持口语化，但按照用户的要求，实际回答时要转换成正式的中文，并遵循格式指令。现在检查一下是否有遗漏的部分，比如分片策略的具体例子，或者工具的使用场景是否解释清楚。另外，确保每个引用都正确对应到用户提供的参考资料，比如引用[1]和[2]讨论分库分表的背景和基本概念，引用[3]解释分片表的结构。确认无误后，组织语言，逐步展开回答。</think>### 分表实现方法与分片策略详解 #### 一、分表实现方法 1. **垂直分表** - **定义**：按字段拆分表，将高频访问字段与低频字段分离。例如，将用户表的`基础信息`（ID、姓名）与`扩展信息`（地址、备注）拆分到不同表中。 - **适用场景**：单表字段过多且访问模式差异明显，减少I/O开销[^2]。 - **实现步骤**： ```sql -- 原始表 CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), address TEXT, remark TEXT ); -- 垂直拆分后 CREATE TABLE user_basic (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50)); CREATE TABLE user_ext (user_id INT, address TEXT, remark TEXT); ``` 2. **水平分表** - **定义**：按行拆分数据到多个结构相同的表中。例如，按用户ID的哈希值将数据分布到`user_0`到`user_3`四个表中。 - **适用场景**：单表数据量过大（如亿级记录），降低索引深度和磁盘压力[^1]。 - **实现示例**： ```sql -- 按ID取模分表（分4片） CREATE TABLE user_0 (id INT PRIMARY KEY, ...); CREATE TABLE user_1 (id INT PRIMARY KEY, ...); ... ``` --- #### 二、分片策略对比与选择 | 策略 | 原理 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |-----------------|-------------------------------|-----------------------|-----------------------|------------------------| | **哈希取模** | 对分片键哈希后取模 | 数据分布均匀 | 扩容需重新分布数据 | 无范围查询需求 | | **范围分片** | 按区间划分（如时间、ID范围） | 支持范围查询 | 可能数据倾斜 | 时间序列数据 | | **一致性哈希** | 环形哈希空间分配 | 扩容影响小 | 实现复杂 | 动态扩展场景 | | **地理位置** | 按地域分配（如华北、华东） | 降低跨区域延迟 | 需预定义规则 | 多地部署业务 | --- #### 三、大规模数据处理的关键问题 1. **跨分片查询** - **问题**：如`SELECT COUNT(*) FROM user`需聚合所有分片结果。 - **解决方案**： - 使用中间件（如ShardingSphere）自动合并结果。 - 建立冗余汇总表，定期异步更新[^3]。 2. **分布式事务** - **挑战**：跨分片操作难以保证ACID。 - **方案**： - **XA协议**：强一致性，但性能低（适合金融场景）。 - **最终一致性**：通过消息队列异步补偿（如订单系统）。 3. **数据迁移** - **步骤**： 1. 双写旧表与新分片表。 2. 增量数据同步。 3. 校验一致性后切换流量。 --- #### 四、工具与框架推荐 1. **ShardingSphere** - 支持自动分片路由、读写分离，集成Spring Boot。 - 配置示例： ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0, ds1 sharding: tables: user: actualDataNodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..3} databaseStrategy: standard: shardingColumn: id shardingAlgorithmName: mod2 tableStrategy: standard: shardingColumn: id shardingAlgorithmName: mod4 ``` 2. **云原生方案** - 阿里云PolarDB-X：自动水平拆分，兼容MySQL协议。 - AWS Aurora：支持跨AZ分片，内置容灾。 ---