随着信息技术的快速发展，数据量越来越大，海量的表查询操作需要消耗大量的时间，成为影响数据库访问性能提高的主要因素。为了提升数据库操作的查询效率和用户体验，在关系型数据库管理系统(MySQL)中通过 range 分区和 Merge 存储，提出优化的分区分表算法。实验证明，优化后的算法在实现大数据量的表查询操作中，工作效率明显提高。
目录
4 使用 Merge 存储引擎实现 MySQL 分表设计
4.1 创建测试表
4.2 插入记录
4.3 拆分子表实现分表
5 结论
4 使用 Merge 存储引擎实现 MySQL 分表设计
对于数据表中有自增字段，为避免数据重复，在系统设计表时利用触发器完成。Merge 查询经过分表设计后，查询速度比一张大表查询要快很多，大大提高了数据查询效率。
4.1 创建测试表
首先创建三个测试表 payment_2021、payment_2022 和 payment_all，其中 payment_all 是前两个表的merge 表(主表) ：
create table payment_2021
(id smallint auto_increment primary key，payment_date datetime，amount decimal(13，2))engine = myisam character set gbk;
create table payment_all
(id smallint AUTO_INCＲEMENT PＲIMAＲYKEY primary key，payment_date datetime，amount decimal(13，2)) engine = merge union = (payment_2021，
payment_2022) insert_method = last;
4.2 插入记录
分别向 payment_2021 和 payment_2022 表中添加测试数据：
insert into payment_2021(payment_date，amount)values(＇2021 －01 － 30＇，200 000)，(2，＇2021 － 06 －30＇，230 000)，(3，＇2021 －11 －20＇，260 000);
insert into payment_2022(payment_date，amount)values(＇2022 －02 －15＇，160 000)，(＇2022 －06 －28＇，210 000)，(＇2022 －12 －20＇，220 000． 5);
查看 payment_all 表记录，如图 4 所示。
在插入记录过程中出现了 id 重复，造成删除和修改异常，解决办法是给 payment_all 的 id 赋唯一
值，插入一条初始数据，删除 payment _2021 和payment_2022 中的数据。
sql 过程如下：
create table payment_id(id smallint);
insert into payment_id values(1);
delete from payment_2021;
delete from payment_2022;
在 payment_2021 和 payment_2022 表中建立一个触发器，触发器的功能是当在 payment_2021 或者 payment _ 2022 表 中 增 加 一 条 记 录 时，取 出payment _ id 中 的 id 值，赋 给 payment _ 2021 和payment_2022，然后将 tb_ids 的 id 值加 1。
创建触发器语句如下：
create trigger tr_seq1
before insert on payment_2021 for each row begin
select id into @ tb_ids from payment_id limit 1;
update payment_id set id = @ tb_ids +1;
set new． id = @ tb_ids;
end
create trigger tr_seq2
before insert on payment_2022 for each row begin
select id into @ tb_ids from payment_id limit 1;
update payment_id set id = @ tb_ids +1;
set new． id = @ tb_ids;
end
在 payment_2021 和 payment_2022 表中分别增加一条记录：
insert into payment_2021(payment_date，amount)values(＇2021 －02 －10＇，280 000);
insert into payment_2022(payment_date，amount)values(＇2022 －06 －15＇，230 000);
图 5 所示为添加触发器后 payment_all 表记录。
再次分别在 payment_2021 和 payment_2022 表中各增加三条记录：
insert into payment_2021(payment_date，amount)values(＇2021 － 01 － 01＇，160 000)，(＇2021 － 05－30＇，190 000)，(＇2021 －12 －20＇，260 000);
insert into payment_2022(payment_date，amount)values(＇2022 － 02 － 01＇，150 000)，(＇2022 － 06－01＇，290 000)，(＇2022 －12 －25＇，220 000);
经验证查询，id 没有重复，触发器创建成功。
4.3 拆分子表实现分表
在系统设计过程中，随着业务量的增加，数据表中数据量急剧增加。为快速查询到所需数据，通过
拆分子表来减少数据的装载量，获得较高的查询效率。
sql 过程如下：
1) 创建员工表
create table member(member_id bigint auto_increment primary key，member_name varchar(20)，member_sex tinyint not null default 0) engine = myisam default charset = utf8 auto _increment =1;
2)创建存储过程添加 500 万条记录
create definer = `root `@ `localhost ` procedure `member_insert`()
begin declare i int default 0;
while i ＜5 000 000 do
insert into member(member_name，member_sex)values
(concat(＇工号＇，i)，0);
set i = i +1;
end while ;
set autocommit =1;
end;
3)查询员工表记录
select count(* ) from member;
4)创建员工 1 表
create table member1(member_id bigint auto_increment primary key，member_name varchar(20)，member_sex tinyint not null default 0) engine = myisam default charset = utf8 auto _increment =1;
同理，创建员工 2 表。
5)把员工表拆分两张表
通过 id 的奇偶号把员工表拆分成员工 1 表和员工 2 表。
insert into member1(member_id，member_name，member_ sex) select member _ id，member _ name，member_sex from member where member_id%2 =0;
insert into member2(member_id ，member_name，member_ sex) select member _ id，member _ name，member_sex from member where member_id%2 =1;
6)查询员工 1 表的前 10 万条记录
select * from member1 limit 100 000;
通过执行上述查询语句，结果证实分表成功。
5 结论
为了提高数据库中大数据查询效率，实现MySQL 查询的可靠性和稳定性，通过分析海量数据查询过程中的分区特点，找出传统表设计方法的不足，并在此基础上提出两种分区分表算法。通过range 分区和 Merge 存储设计进行快速分区分表，有效避免了查询速度缓慢的操作，提高了查询效率。
实验结果表明，提出优化的分区分表设计算法行之有效，优化了分布式部署，数据量控制更精细，数据维护更容易。随着业务量的增加，分表设计还需要进行复杂的设计和集群管理，分区分表设计算法还需要进一步细化。
