文章目录
- 第十七章 MySQL分库分表
- 17.1 什么是分库分表
- 17.2 为什么要分库分表
- 17.3 垂直切分
- 17.3.1 垂直分库
- 17.3.2 垂直分表
- 17.4 水平切分
- 17.4.1 水平分库
- 17.4.2 水平分表
- 17.4.3 常见的水平切分规则
第十七章 MySQL分库分表
17.1 什么是分库分表
MySQL数据库常见的优化方案中,有一种方案就是“分库分表”。那么什么叫“分库分表”呢?其实“分库分表”,从名字上就可以理解是什么意思:
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分库:将一个数据库拆分成若干数据库,其中的表分布到不同的数据库中。
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分表:将一个表拆分成若干的小表,其中的数据分布在多张表中。
一个大的数据库可以拆分成为小个数据库,一个大的表也可以拆分成为若干个小的表。拆分之后得到的小的数据库、小的表中的数据量肯定会变少,这样就可以在一定程度上提升查询时候的效率。
17.2 为什么要分库分表
在企业中,随着时间的积累和用户的积累,数据库中的数据量会变得越来越大。如果一张表中的数据量变得非常的庞大了,例如有数千万行数据,此时在这张表中查询数据的时候,将会变得非常的慢。而且,如果这个时候涉及到了多表的联合查询,将会更加耗时,甚至对于性能不高的机器来说,可能还会直接卡死。
因此,我们就需要对这些数据表“减负”,将一个数据库中的数据,分布到多个数据库中存储;将一张表中的数据,分布到多张表中存储。这样可以有效地减少单个表中的数据量,从而达到提高查询效率的目的。
在进行库表切分的时候,常见的有两种方式来实现:垂直切分 和 水平切分。
17.3 垂直切分
17.3.1 垂直分库
垂直分库就是将一个数据库中的表,拆分到多个切分之后的数据库中。在拆分的时候,需要以表为切分的依据,按照不同的业务场景,将数据表拆分到不同的数据库中。
如下图所示:
切分之前的数据库中,涵盖的数据太多、太复杂,一个电商系统中很多的业务场景下用到的数据表,都在一个数据库中。如果需要对这样的数据库进行垂直切分,需要首先提炼出不同的业务场景,例如用户信息的数据库、商品信息的数据库、订单信息的数据库。然后将原来数据库中的表,根据业务场景,拆分到不同的数据库中即可。
例如:订单表、订单详情表,这些都是与订单相关联的数据,就可以将它们拆分到订单数据库中。
17.3.2 垂直分表
垂直分表就是将一个数据表中的数据,拆分到多个切分之后的数据表中。在拆分的时候,需要以字段为切分的依据,将不同属性的字段拆分到不同的数据表中。
如下图所示:
原来的学生表中的字段非常的多,涵盖的学生的信息也非常的全面。但是这些字段其实是可以分为不同的属性的,在需要垂直分表的时候,就可以将这样的数据表,按照不同的字段属性,对表进行拆分。
例如:sid、sname、age、gender都是属于学生的基本信息的,可以将其拆分到学生基本信息表中。
17.4 水平切分
17.4.1 水平分库
水平分库就是将一个数据库中的表,拆分到多个切分之后的数据库中。在拆分的时候,需要以某字段的值为依据,按照一定的切分规则,将数据拆分到不同的数据库中。切分之后的数据库中每个表的结构都是一样的,但是数据是完全不同的。
17.4.2 水平分表
水平分表就是将一个数据表中的数据,拆分到多个切分之后的数据库中。在拆分的时候,需要以某字段的值为依据,按照一定的切分规则,将数据拆分到不同的数据表中。切分之后每一个表的结构是完全相同的,但是表中的数据是完全不同的。
17.4.3 常见的水平切分规则
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范围切分:根据指定的字段,切分若干范围,将不同范围的数据切分到不同的表中。
例如:学生表中,主键为sid,且单调递增。
在范围切分的规则中,可以将 [0, 100] 的学生切分到一个表中,[101, 200]的学生切分到一个表中,以此类推。
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哈希切分:根据指定的字段,根据哈希值,将不同范围的数据切分到不同的表中。
例如:学生表中,主键为sid,且单调递增。
在哈希切分的时候,可以提前制定好需要分的表的数量,用哈希值求模的方式,将数据拆分到不同的表中。