提问：如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：
1.数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；

2.数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新； 
3.数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等； 
4.数据更新类SQL条件：有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中； 
5.SQL量的统计比，如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？

6.预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？ 
7.表中的数据：更新为主的业务 还是 查询为主的业务 
8.打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？ 
9.并发如何？ 
10.存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？

大致明白以上10个问题，至于如何设计此类的大表，应该什么都清楚了！

至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈

另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是， 
索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，

以及调整一些参数值：sort_buffer_size,read_buffer_size,read_rnd_buffer_size,join_buffer_size

更多信息参见：
MySQL数据库服务器端核心参数详解和推荐配置
mysqlops.com/2011/10/26
您好，主要是检索某段时间内的模拟量值（select * from table where datatime between t1 and t2 ）,目前打算使用分表，分区的方式解决

不纸上谈兵，说一下我的思路以及我的解决，抛砖引玉了 
我最近正在解决这个问题 
我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w 
每张表大概在10个columns左右 
下面是我做的测试和对比 
1.首先看engine,在大数据量情况下，在没有做分区的情况下 
mysiam比innodb在只读的情况下，效率要高13％左右 
2.在做了partition之后，你可以去读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化，对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化 
在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％ 
在分区在不同的physical disk下，我分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。 
另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你 
3.表主要用来读还是写，其实这个问题是不充分的，应该这样问，你在写入的时候，同时并发的查询多么？我的问题还比较简单，因为mongodb的shredding支持不能，在crush之后，还是回到mysql，所以在通常情况下，9am－9pm，写入的情况很多，这个时候我会做一个view，view是基于最近被插入或者经常被查询的，通过做view来分离读取，就是说写是在table上的，读在进行逻辑判断前是在view上操作的 
4做一些archive table，比如先对这些大表做很多已有的统计分析，然后通过已有的分析＋增量来解决 
5如果你用mysiam，还有一个问题你要注意，如果你的.configure的时候，加了一个max index length参数的时候，当你的record数大于制定长度的时候，这个index会被disable 
6

照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区
首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。

然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点：

1　增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用；

2　减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少；

3　维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多；

4　均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能；

5　改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快；

6　分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。

导致节点插入时间非常慢的原因：

1、连接数据库的问题：建立连接和关闭连接的次数太多，导致IO访问次数太频繁。

2、应该使用批量插入和批量修改的方法，而不是有一条数据就进行插入，这样会导致访问数据库的实际特别的慢。

3、在建立库的时候要建立适当的索引：如主键、外键、唯一等，优化查询效率。

首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。 但是，有些情况索引是不会起效的：

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
     select id from t where num is null 
     可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 
     select id from t where num=0

3、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
     select id from t where num=10 or num=20 
     可以这样查询： 
     select id from t where num=10 
     union all 
     select id from t where num=20

4、下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： 
     select id from t where num in(1,2,3) 
     对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了： 
     select id from t where num between 1 and 3

6、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描： 
     select id from t where [email protected] 
     可以改为强制查询使用索引： 
     select id from t with(index(索引名)) where [email protected]

7、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
     select id from t where num/2=100 
     应改为: 
     select id from t where num=100*2

8、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
     select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id 
     select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id 
     应改为: 
     select id from t where name like ‘abc%’ 
     select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构： 
     select col1,col2 into #t from t where 1=0 
     这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样： 
     create table #t(…)

12、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择： 
     select num from a where num in(select num from b) 
     用下面的语句替换： 
     select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

建索引需要注意的地方：

1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

2、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

3、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

其他需要注意的地方：

1、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

2、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

3、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

4、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

5、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

6、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

7、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

8、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

9、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

10、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

11、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

12、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

13、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力

如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。

虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL数据库，但是如果你操作正确，它的性能还是会满足你的需求的。针对数据的不同操作，其优化方向也是不尽相同。对于数据移植，查询和插入等操作，可以从不同的方向去考虑。而在优化的时候还需要考虑其他相关操作是否会产生影响。就比如你可以通过创建索引提高查询性能，但是这会导致插入数据的时候因为要建立更新索引导致插入性能降低，你是否可以接受这一降低那。所以，对数据库的优化是要考虑多个方向，寻找一个折衷的最佳方案。

一：查询优化

1：创建索引。

最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万条记录之后，再创建索引大约话费了几十分钟的样子。

创建索引的弊端和场合。虽然创建索引可以很大程度上优化查询的速度，但是弊端也是很明显的。一个是在插入数据的时候，创建索引也需要消耗部分的时间，这就使得插入性能在一定程度上降低；另一个很明显的是数据文件变的更大。在列上创建索引的时候，每条索引的长度是和你创建列的时候制定的长度相同的。比如你创建varchar(100)，当你在该列上创建索引，那么索引的长度则是102字节，因为长度超过64字节则会额外增加2字节记录索引的长度。

从上图可以看到我在YCSB_KEY这一列(长度100)上创建了一个名字为index_ycsb_key的索引，每条索引长度都为102，想象一下当数据变的巨大无比的时候，索引的大小也是不可以小觑的。而且从这也可以看出，索引的长度和列类型的长度还不同，比如varchar它是变长的字符类型(请看MySQL数据类型分析)，实际存储长度是是实际字符的大小，但是索引却是你声明的长度的大小。你创建列的时候声明100字节，那么索引长度就是这个字节再加上2，它不管你实际存储是多大。

除了创建索引需要消耗时间，索引文件体积会变的越来越大之外，创建索引也需要看的你存储数据的特征。当你存储数据很大一部分都是重复记录，那这个时候创建索引是百害而无一利。请先查看MySQL索引介绍。所以，当很多数据重复的时候，索引带来的查询提升的效果是可以直接忽略的，但是这个时候你还要承受插入数据的时候创建索引带来的性能消耗。

2：缓存的配置。

在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端无法操作，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不同操作进行不断更新。通过其配置文件我们可以看到在MySQL中的缓存：

在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，所以当你设置的足够大，数据可以完全缓存到内存，速度就会非常之快。

但是，query cache也有它的弊端。当你对数据表做任何的更新操作(update/insert/delete)等操作，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，导致缓存数据全部失效。所以，当一个表格的更新数据表操作非常多的话，query cache是不会起到查询提升的性能，还会影响其他操作的性能。

3：slow_query_log分析。

其实对于查询性能提升，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。

当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间(long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就可以分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。可以通过创建各种索引，可以通过分表等操作。那为什么要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面我们就简单介绍。

4：分库分表

分库分表应该算是查询优化的杀手锏了。上述各种措施在数据量达到一定等级之后，能起到优化的作用已经不明显了。这个时候就必须对数据量进行分流。分流一般有分库与分表两种措施。而分表又有垂直切分与水平切分两种方式。下面我们就针对每一种方式简单介绍。

对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大的时候，操作系统对大文件的操作就会比较麻烦与耗时，而且有的操作系统就不支持大文件，所以这个时候就必须分表了。另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，B+树就会从层次和节点上比较多，当查询一个节点的时候可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。

所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。

二：数据转移

当数据量达到一定等级之后，那么移库将是一个非常慎重又危险的工作。在移库中保证前后数据的一致性，各种突发情况的处理，移库过程中数据的变迁，每一个都是一个非常困难的问题。

2.1：插入数据

当进行数据迁移的时候，肯定会存在大数据的重新导入，你可以选择直接load文件，有的时候可能就需要代码插入了。这个时候就需要对插入语句进行一定的优化了。这个时候可以使用INSERT DELAYED语句，该语句是当你发出插入请求的时候，部马上就插入到数据库而是放在缓存里面，等待时机成熟之后再进行插入。

待补充。。。

1：创建索引。

最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万条记录之后，再创建索引大约话费了几十分钟的样子。

创建索引的弊端和场合。虽然创建索引可以很大程度上优化查询的速度，但是弊端也是很明显的。一个是在插入数据的时候，创建索引也需要消耗部分的时间，这就使得插入性能在一定程度上降低；另一个很明显的是数据文件变的更大。在列上创建索引的时候，每条索引的长度是和你创建列的时候制定的长度相同的。比如你创建varchar(100)，当你在该列上创建索引，那么索引的长度则是102字节，因为长度超过64字节则会额外增加2字节记录索引的长度。

从上图可以看到我在YCSB_KEY这一列(长度100)上创建了一个名字为index_ycsb_key的索引，每条索引长度都为102，想象一下当数据变的巨大无比的时候，索引的大小也是不可以小觑的。而且从这也可以看出，索引的长度和列类型的长度还不同，比如varchar它是变长的字符类型(请看MySQL数据类型分析)，实际存储长度是是实际字符的大小，但是索引却是你声明的长度的大小。你创建列的时候声明100字节，那么索引长度就是这个字节再加上2，它不管你实际存储是多大。

除了创建索引需要消耗时间，索引文件体积会变的越来越大之外，创建索引也需要看的你存储数据的特征。当你存储数据很大一部分都是重复记录，那这个时候创建索引是百害而无一利。请先查看MySQL索引介绍。所以，当很多数据重复的时候，索引带来的查询提升的效果是可以直接忽略的，但是这个时候你还要承受插入数据的时候创建索引带来的性能消耗。

2：缓存的配置。

在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端无法操作，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不同操作进行不断更新。通过其配置文件我们可以看到在MySQL中的缓存：

在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，所以当你设置的足够大，数据可以完全缓存到内存，速度就会非常之快。

但是，query cache也有它的弊端。当你对数据表做任何的更新操作(update/insert/delete)等操作，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，导致缓存数据全部失效。所以，当一个表格的更新数据表操作非常多的话，query cache是不会起到查询提升的性能，还会影响其他操作的性能。

3：slow_query_log分析。

其实对于查询性能提升，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。

当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间(long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就可以分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。可以通过创建各种索引，可以通过分表等操作。那为什么要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面我们就简单介绍。

4：分库分表

分库分表应该算是查询优化的杀手锏了。上述各种措施在数据量达到一定等级之后，能起到优化的作用已经不明显了。这个时候就必须对数据量进行分流。分流一般有分库与分表两种措施。而分表又有垂直切分与水平切分两种方式。下面我们就针对每一种方式简单介绍。

对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大的时候，操作系统对大文件的操作就会比较麻烦与耗时，而且有的操作系统就不支持大文件，所以这个时候就必须分表了。另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，B+树就会从层次和节点上比较多，当查询一个节点的时候可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。

所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。

二：数据转移

当数据量达到一定等级之后，那么移库将是一个非常慎重又危险的工作。在移库中保证前后数据的一致性，各种突发情况的处理，移库过程中数据的变迁，每一个都是一个非常困难的问题。

2.1：插入数据

当进行数据迁移的时候，肯定会存在大数据的重新导入，你可以选择直接load文件，有的时候可能就需要代码插入了。这个时候就需要对插入语句进行一定的优化了。这个时候可以使用INSERT DELAYED语句，该语句是当你发出插入请求的时候，部马上就插入到数据库而是放在缓存里面，等待时机成熟之后再进行插入。

待补充。。。

mysql大数据量处理

一、概述

分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。

首先要了解为什么要分表，分表的好处是什么。我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程：

接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果

当然，这个流程图不一定正确，这只是我自己主观意识上这么我认为。那么这个处理过程当中，最容易出现问题的是什么？就是说，如果前一个SQL没有执行完毕的话，后面的SQL是不会执行的，因为为了保证数据的完整性，必须对数据表文件进行锁定，包括共享锁和独享锁两种锁定。共享锁是在锁定的期间，其它线程也可以访问这个数据文件，但是不允许修改操作，相应的，独享锁就是整个文件就是归一个线程所有，其它线程无法访问这个数据文件。一般MySQL中最快的存储引擎MyISAM，它是基于表锁定的，就是说如果一锁定的话，那么整个数据文件外部都无法访问，必须等前一个操作完成后，才能接收下一个操作，那么在这个前一个操作没有执行完成，后一个操作等待在队列里无法执行的情况叫做阻塞，一般我们通俗意义上叫做“锁表”。

锁表直接导致的后果是什么？就是大量的SQL无法立即执行，必须等队列前面的SQL全部执行完毕才能继续执行。这个无法执行的SQL就会导致没有结果，或者延迟严重，影响用户体验。

特别是对于一些使用比较频繁的表，比如SNS系统中的用户信息表、论坛系统中的帖子表等等，都是访问量大很大的表，为了保证数据的快速提取返回给用户，必须使用一些处理方式来解决这个问题，这个就是我今天要聊到的分表技术。

分表技术顾名思义，就是把若干个存储相同类型数据的表分成几个表分表存储，在提取数据的时候，不同的用户访问不同的表，互不冲突，减少锁表的几率。比如，目前保存用户分表有两个表，一个是user_1表，还有一个是 user_2 表，两个表保存了不同的用户信息，user_1 保存了前10万的用户信息，user_2保存了后10万名用户的信息，现在如果同时查询用户 heiyeluren1 和 heiyeluren2 这个两个用户，那么就是分表从不同的表提取出来，减少锁表的可能。

我下面要讲述的两种分表方法我自己都没有实验过，不保证准确能用，只是提供一个设计思路。下面关于分表的例子我假设是在一个贴吧系统的基础上来进行处理和构建的。（如果没有用过贴吧的用户赶紧Google一下）

二、基于基础表的分表处理

这个基于基础表的分表处理方式大致的思想就是：一个主要表，保存了所有的基本信息，如果某个项目需要找到它所存储的表，那么必须从这个基础表中查找出对应的表名等项目，好直接访问这个表。如果觉得这个基础表速度不够快，可以完全把整个基础表保存在缓存或者内存中，方便有效的查询。

我们基于贴吧的情况，构建假设如下的3张表：

1. 贴吧版块表: 保存贴吧中版块的信息

2. 贴吧主题表：保存贴吧中版块中的主题信息，用于浏览

3. 贴吧回复表：保存主题的原始内容和回复内容

“贴吧版块表”包含如下字段：

版块ID       board_id          int(10)

版块名称    board_name      char(50)

子表ID       table_id            smallint(5)

产生时间    created             datetime

“贴吧主题表”包含如下字段：

主题ID          topic_id        int(10)

主题名称        topic_name     char(255)

版块ID          board_id          int(10)

创建时间       created           datetime

“贴吧回复表”的字段如下：

回复ID        reply_id           int(10)

回复内容      reply_text        text

主题ID        topic_id           int(10)

版块ID        board_id         int(10)

创建时间      created            datetime

那么上面保存了我们整个贴吧中的表结构信息，三个表对应的关系是：

版块 --> 多个主题

主题 --> 多个回复

那么就是说，表文件大小的关系是：

版块表文件 < 主题表文件 < 回复表文件

所以基本可以确定需要对主题表和回复表进行分表，已增加我们数据检索查询更改时候的速度和性能。

看了上面的表结构，会明显发现，在“版块表”中保存了一个"table_id"字段，这个字段就是用于保存一个版块对应的主题和回复都是分表保存在什么表里的。

比如我们有一个叫做“PHP”的贴吧，board_id是1，子表ID也是1，那么这条记录就是：

board_id | board_name | table_id | created

1 | PHP | 1 | 2007-01-19 00:30:12

相应的，如果我需要提取“PHP”吧里的所有主题，那么就必须按照表里保存的table_id来组合一个存储了主题的表名称，比如我们主题表的前缀是“topic_”，那么组合出来“PHP”吧对应的主题表应该是：“topic_1”，那么我们执行：

SELECT * FROM topic_1 WHERE board_id = 1 ORDER BY topic_id DESC LIMIT 10

这样就能够获取这个主题下面回复列表，方便我们进行查看，如果需要查看某个主题下面的回复，我们可以继续使用版块表中保存的“table_id”来进行查询。比如我们回复表的前缀是“reply_”，那么就可以组合出“PHP”吧的ID为1的主题的回复：

SELECT * FROM reply_1 WHERE topic_id = 1 ORDER BY reply_id DESC LIMIT 10

这里，我们能够清晰的看到，其实我们这里使用了基础表，基础表就是我们的版块表。那么相应的，肯定会说：基础表的数据量大了以后如何保证它的速度和效率？

当然，我们就必须使得这个基础表保持最好的速度和性能，比如，可以采用MySQL的内存表来存储，或者保存在内存当中，比如Memcache之类的内存缓存等等，可以按照实际情况来进行调整。

一般基于基础表的分表机制在SNS、交友、论坛等Web2.0网站中是个比较不错的解决方案，在这些网站中，完全可以单独使用一个表来来保存基本标识和目标表之间的关系。使用表保存对应关系的好处是以后扩展非常方便，只需要增加一个表记录。

【优势】增加删除节点非常方便，为后期升级维护带来很大便利

【劣势】需要增加表或者对某一个表进行操作，还是无法离开数据库，会产生瓶颈

三、基于Hash算法的分表处理

我们知道Hash表就是通过某个特殊的Hash算法计算出的一个值，这个值必须是惟一的，并且能够使用这个计算出来的值查找到需要的值，这个叫做哈希表。

我们在分表里的hash算法跟这个思想类似：通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。

继续拿上面的贴吧来说，每个贴吧有版块名称和版块ID，那么这两项值是固定的，并且是惟一的，那么我们就可以考虑通过对这两项值中的一项进行一些运算得出一个目标表的名称。

现在假如我们针对我们这个贴吧系统，假设系统最大允许1亿条数据，考虑每个表保存100万条记录，那么整个系统就不超过100个表就能够容纳。按照这个标准，我们假设在贴吧的版块ID上进行hash，获得一个key值，这个值就是我们的表名，然后访问相应的表。

我们构造一个简单的hash算法：

function get_hash($id){

$str = bin2hex($id);

$hash = substr($str, 0, 4);

if (strlen($hash)<4){

$hash = str_pad($hash, 4, "0");

}

return $hash;

}

算法大致就是传入一个版块ID值，然后函数返回一个4位的字符串，如果字符串长度不够，使用0进行补全。

比如：get_hash(1)，输出的结果是“3100”，输入：get_hash(23819)，得到的结果是：3233，那么我们经过简单的跟表前缀组合，就能够访问这个表了。那么我们需要访问ID为1的内容时候哦，组合的表将是：topic_3100、reply_3100，那么就可以直接对目标表进行访问了。

当然，使用hash算法后，有部分数据是可能在同一个表的，这一点跟hash表不同，hash表是尽量解决冲突，我们这里不需要，当然同样需要预测和分析表数据可能保存的表名。

如果需要存储的数据更多，同样的，可以对版块的名字进行hash操作，比如也是上面的二进制转换成十六进制，因为汉字比数字和字母要多很多，那么重复几率更小，但是可能组合成的表就更多了，相应就必须考虑一些其它的问题。

归根结底，使用hash方式的话必须选择一个好的hash算法，才能生成更多的表，然数据查询的更迅速。

【优点hash算法直接得出目标表名称，效率很高】通过

【劣势】扩展性比较差，选择了一个hash算法，定义了多少数据量，以后只能在这个数据量上跑，不能超过过这个数据量，可扩展性稍差

四、其它问题

1. 搜索问题

现在我们已经进行分表了，那么就无法直接对表进行搜索，因为你无法对可能系统中已经存在的几十或者几百个表进行检索，所以搜索必须借助第三方的组件来进行，比如Lucene作为站内搜索引擎是个不错的选择。

2. 表文件问题

我们知道MySQL的MyISAM引擎每个表都会生成三个文件，*.frm、*.MYD、*.MYI 三个文件，分表用来保存表结构、表数据和表索引。Linux下面每个目录下的文件数量最好不要超过1000个，不然检索数据将更慢，那么每个表都会生成三个文件，相应的如果分表超过300个表，那么将检索非常慢，所以这时候就必须再进行分，比如在进行数据库的分离。

使用基础表，我们可以新增加一个字段，用来保存这个表保存在什么数据。使用Hash的方式，我们必须截取hash值中第几位来作为数据库的名字。这样，完好的解决这个问题。

五、总结

在大负载应用当中，数据库一直是个很重要的瓶颈，必须要突破，本文讲解了两种分表的方式，希望对很多人能够有启发的作用。当然，本文代码和设想没有经过任何代码测试，所以无法保证设计的完全准确实用，具体还是需要读者在使用过程当中认真分析实施。

文章写的比较匆忙，质量可能无法保证，遇到错误，不要见怪，欢迎提出批评指教，谢谢~~~~！

文章来源：http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/38816037

原文地址：https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html