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mysql表怎么水平拆分 mysql大表拆分

IT技术数据库

mysql水平分割数据怎么查询一、优化表的数据类型
select * from tablename procedure analyse();
select * from tablename procedure analyse(16.265);
上面输出一列信息，牟你数据表的字段提出优化建义，
二、通过拆分表提高数据访问效率
拆分一是指针对表进行拆分，如果是针对myisam类型的表进行处理的话，可以有两种拆分方法
1、是垂直拆分 ， 把主要的与一些散放到一个表，然后把主要的和另外的列放在另一张表 。
2、水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况 。
表很大 ， 拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度 。
表中的数据本来就有独立性，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，厕国一些数据不常用的情况下，
需要把数据存放到多个不同的介质上 。
三、逆规范化
四、使用中间表优化方法对于数据库教程大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的 ， 并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度
Mysql某个表有近千万数据 ， CRUD比较慢，如何优化？ 数据千万级别之多mysql表怎么水平拆分，占用mysql表怎么水平拆分的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上 。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间 。
可以做表拆分 ， 减少单表字段数量 ， 优化表结构 。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序 ， 使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致 。
主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分 。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。一般是针对 那种 几百列的大表 ， 也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题 。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库 ， 订单Order一个库 。切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上 。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD 。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈 。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上，随着用户量增大 ， 这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈 ， 还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧 。所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决mysql表怎么水平拆分了，以后也不会面对单机资源问题 。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理” ， “降级”机制类似 ， 也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等 。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的 。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下 ， 垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈 。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表） ， 按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去 。但是这些表还是在同一个库中 ， 所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈 。不建议采用 。

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