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mysql怎么垂直拆分 雾化水有什么好处

IT技术分表

Mysql多字段大表的几种优化方法一、优化表的数据类型
【mysql怎么垂直拆分 雾化水有什么好处】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源码天空
mysql表很大sum不全mysql表很大sum不全的解决办法mysql怎么垂直拆分：
1、优化sql和索引 。
2、加缓存mysql怎么垂直拆分 ， memcached，redis 。
3、以上都做了后 ， 还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas，其它的要么效率不高，要么没人维护 。
4、以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对应用是透明的，无需更改代码，sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区 。
5、以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统 。
6、水平切分 ， 针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的shardingkey，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带shardingkey，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表 。
mysql 怎样垂直分区？垂直分区适合因为表多而导致数据量大的情况，将各个模块应用，相关性小的数据表分开成几个库 。通过模块来链接对应的数据库
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，占用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 。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表 ， 只是表中数据集合不同 。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈 。
水平分库分表切分规则
1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20000一个表；
2. HASH取模
一个商场系统，一般都是将用户 ， 订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题 。取用户id，然后hash取模 ， 分配到不同的数据库上 。
3. 地理区域
比如按照华东，华南 ， 华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此 。
4. 时间
按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝 ， 这些表的数据 被查询的概率变?。悦槐匾汀叭仁荨狈旁谝黄? ，这个也是“冷热数据分离” 。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后 ， 就成了分布式事务了 。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务 ， 将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制 ， 形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担 。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的 。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生 。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现 。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据 。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算 。多数的代理都不会自动处理合并工作 。解决方案：与解决跨节点join问题的类似 ， 分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并 。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多 。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题 。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队 ， 它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制 。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度 。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上 ， 我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制 。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案 ， 但是缺点也是非常明显的 。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上 ， 在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题 。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中 ， 需要生成全局UID的场合还是比较多的 ， twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位 。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序 。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了 。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序 ， 最后再返回给用户 。
浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案mysql分库分表一般有如下场景
其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地 。
在 《聊一聊扩展字段设计》一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景 。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长 。
这里我们以分KV表水平拆分为场景
对于kv扩展字段查询,只会根据idkey 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可
分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)
分表后表名为kv_000~kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次类推!
水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案
场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析
目标:
表结构如下(节选部分字段):
按照user_id sharding
假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1分到db_001库
user_id % 1024 = 2 分到db_002库
依次类推
目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点
最多可以增加只1024个节点,性能线性增长
对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到
基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件 。其实两种方式思路差不多 。
为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器
实现动态数据源获取接口
测试结果如下
由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源
对于分库:
原始sql:
目标sql:
其中定义了三个注解
@useMaster 是否强制读主
@shardingBy 分片标识
@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略
1)编写entity
Insert
select
以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现 。
此插件具体实现方案已开源:
目录如下:
mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分 。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分 。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:
mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法优化方案：
主从同步 读写分离：
这个表在有设备条件的情况下，读写分离 ， 这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高
纵向分表：
根据原则，每个表最多不要超过5个索引 ， 纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）
把不常用的字段单独放在一张表;
把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是：很多逻辑需要重写 ， 带来很大的工作量 。
利用表分区：
这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等 ， 可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内 ， 能够极大的提高查询速度 。
横向分表：
1000W条数据不少的，会带来一些运维压力，备份的时候 ， 单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表，每个表有多少数据为准 。
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