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  • 今天小编就为大家分享一篇关于Mysql的水平分表与垂直分表的讲解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
  • 分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构: 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息: SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品信息]...

    分库分表是什么

    下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构:
    在这里插入图片描述
    通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON s.id = p.[所属店铺]
    WHERE p.id = ?
    

    随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。

    方案1:

    通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如增加存储容量 、CPU等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在MySQL本身那么提高硬件也是有很的。

    方案2:

    把数据分散在不同的数据库中,使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的,如下图:将电商数据库拆分为若干独立的数据库,并且对于大表也拆分为若干小表,通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。
    在这里插入图片描述
    分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。

    垂直分表

    分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括:垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。
    先说 垂直分表:
    通常在商品列表中是不显示商品详情信息的,如下图:
    在这里插入图片描述
    用户在浏览商品列表时,只有对某商品感兴趣时才会查看该商品的详细描述。因此,商品信息中商品描述字段访问频次较低,且该字段存储占用空间较大,访问单个数据IO时间较长;商品信息中商品名称、商品图片、商品价格等其他字段数据访问频次较高。

    由于这两种数据的特性不一样,因此他考虑将商品信息表拆分如下:

    将访问频次低的商品描述信息单独存放在一张表中,访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中。
    在这里插入图片描述
    商品列表可采用以下sql:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON s.id = p.[所属店铺]
    WHERE...ORDER BY...LIMIT...
    

    需要获取商品描述时,再通过以下sql获取:

    SELECT *
    FROM [商品描述] 
    WHERE [商品ID] = ?
    

    垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。
    它带来的提升是:

    1.为了避免IO争抢并减少锁表的几率,查看详情的用户与商品信息浏览互不影响

    2.充分发挥热门数据的操作效率,商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累。

    为什么大字段IO效率低:第一是由于数据量本身大,需要更长的读取时间;第二是跨页,页是数据库存储单位,很多查找及定位操作都是以页为单位,单页内的数据行越多数据库整体性能越好,而大字段占用空间大,单页内存储行数少,因此IO效率较低。第三,数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘IO,从而提升了数据库性能。

    一般来说,某业务实体中的各个数据项的访问频次是不一样的,部分数据项可能是占用存储空间比较大的BLOB或是TEXT。例如上例中的商品描述。所以,当表数据量很大时,可以将表按字段切开,将热门字段、冷门字段分开放置在不同库中,这些库可以放在不同的存储设备上,避免IO争抢。垂直切分带来的性能提升主要集中在热门数据的操作效率上,而且磁盘争用情况减少。

    通常我们按以下原则进行垂直拆分:

    1. 把不常用的字段单独放在一张表;
    2. 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
    3. 经常组合查询的列放在一张表中;

    垂直分库

    通过垂直分表性能得到了一定程度的提升,但是还没有达到要求,并且磁盘空间也快不够了,因为数据还是始终限制在一台服务器,库内垂直分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同的服务器上,因此每个表还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO、磁盘。

    经过思考,他把原有的SELLER_DB(卖家库),分为了PRODUCT_DB(商品库)和STORE_DB(店铺库),并把这两个库分散到不同服务器,如下图:
    在这里插入图片描述
    由于商品信息与商品描述业务耦合度较高,因此一起被存放在PRODUCT_DB(商品库);而店铺信息相对独立,因此单独被存放在STORE_DB(店铺库)。

    垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。

    它带来的提升是:

    • 解决业务层面的耦合,业务清晰

    • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

    • 高并发场景下,垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈

      垂直分库通过将表按业务分类,然后分布在不同数据库,并且可以将这些数据库部署在不同服务器上,从而达到多个服务器共同分摊压力的效果,但是依然没有解决单表数据量过大的问题。

    水平分库

    经过垂直分库后,数据库性能问题得到一定程度的解决,但是随着业务量的增长,PRODUCT_DB(商品库)单库存储数据已经超出预估。粗略估计,目前有8w店铺,每个店铺平均150个不同规格的商品,再算上增长,那商品数量得往1500w+上预估,并且PRODUCT_DB(商品库)属于访问非常频繁的资源,单台服务器已经无法支撑。此时该如何优化?

    再次分库?但是从业务角度分析,目前情况已经无法再次垂直分库。

    尝试水平分库,将店铺ID为单数的和店铺ID为双数的商品信息分别放在两个库中。

    在这里插入图片描述
    也就是说,要操作某条数据,先分析这条数据所属的店铺ID。如果店铺ID为双数,将此操作映射至RRODUCT_DB1(商品库1);如果店铺ID为单数,将操作映射至RRODUCT_DB2(商品库2)。此操作要访问数据库名称的表达式为RRODUCT_DB[店铺ID%2 + 1] 。

    水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。

    垂直分库是把不同表拆到不同数据库中,它是对数据行的拆分,不影响表结构

    它带来的提升是:

    • 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈。
    • 提高了系统的稳定性及可用性。

    稳定性体现在IO冲突减少,锁定减少,可用性指某个库出问题,部分可用`

    当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平分库了,经过水平切分的优化,往往能解决单库存储量及性能瓶颈。但由于同一个表被分配在不同的数据库,需要额外进行数据操作的路由工作,因此大大提升了系统复杂度。

    水平分表

    按照水平分库的思路对他把PRODUCT_DB_X(商品库)内的表也可以进行水平拆分,其目的也是为解决单表数据量大的问题,如下图:
    在这里插入图片描述
    与水平分库的思路类似,不过这次操作的目标是表,商品信息及商品描述被分成了两套表。如果商品ID为双数,将此操作映射至商品信息1表;如果商品ID为单数,将操作映射至商品信息2表。此操作要访问表名称的表达式为商品信息[商品ID%2 + 1] 。

    水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。

    它带来的提升是:

    • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题

    • 避免IO争抢并减少锁表的几率

      库内的水平分表,解决了单一表数据量过大的问题,分出来的小表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,提高检索性能。

    总结

    垂直分表:可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。拆分后,尽量从业务角度避免联查,否则性能方面将得不偿失。

    垂直分库:可以把多个表按业务耦合松紧归类,分别存放在不同的库,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能,同时能提高整体架构的业务清晰度,不同的业务库可根据自身情况定制优化方案。但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。

    水平分库:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库,每个库只有这个表的部分数据,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能。它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题,还要解决数据路由的问题(数据路由问题后边介绍)。

    水平分表:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能,它仅仅作为水平分库的一个补充优化。

    一般来说,在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库,垂直分表方案,在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。若数据量极大,且持续增长,再考虑水平分库水平分表方案。

    Sharding-jdbc视频分享

    分库分表生产方案Sharding-jdbc视频分享

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  • 垂直分表: 列的拆分,根据表之间的相关性进行拆分。常见的就是一个表把不常用的字段和常用的字段就行拆分,然后利用主键关联。或者一个数据库里面有订单表和用户表,数据量都很大,进行垂直拆分,用户库存用户表的...

    目录

    水平分表 :

    垂直分表:

    分库分表方案:

    1.取模方案:

    2.range 范围方案

    3.hash取模和range方案结合


    水平分表 :

    数据表行的拆分,通俗点就是把数据按照某些规则拆分成多张表或者多个库来存放。分为库内分表和分库。

    比如一个表有400万数据,查询很慢,可以分到四个表,每个表有400万数据

    垂直分表:

    列的拆分,根据表之间的相关性进行拆分。常见的就是一个表把不常用的字段和常用的字段就行拆分,然后利用主键关联。或者一个数据库里面有订单表和用户表,数据量都很大,进行垂直拆分,用户库存用户表的数据,订单库存订单表的数据。

    分库分表方案:

    1.取模方案:

    拆分之前,先预估一下数据量。比如用户表有400w数据,现在要把这些数据分到4个表user1 user2  uesr3 user4。

    比如id = 17,17对4取模为1,加上 ,所以这条数据存到user2表。

    $_GET['id'] = 17,
    17%4 + 1 = 2,  
    $tableName = 'users'.'2'
    Select * from users2 where id = 17;

    注意:进行水平拆分后的表要去掉auto_increment自增长。这时候的id可以用一个id 自增长临时表获得,或者使用  redis incr的方法。

    优点是数据均匀的分到各个表中,没有热点问题。

    缺点是以后的数据扩容迁移很难,比如数据量变大之后,以前分到4个表现在要分到8个表,所以取模的值就变了,就需要重新数据迁移。

    2.range 范围方案

    以范围进行拆分数据,这个方案比较简单,就是一定范围内的订单,存放到一个表中。比如id=12存放到user1表,id=1300万的存放到user2 表。

    优点是有利于将来数据的扩容

    缺点是可能热点数据都存在一个表中,而其他表没有压力。 

    总结:

    hash取模方案:没有热点问题,但是以后数据扩容麻烦。

    range范围方案:以后数据扩容迁移方便,但是有热点问题,热点数据容易都在一个表中。

    如果把两者方案结合一下呢?

    3.hash取模和range方案结合

    图片

    如图:

    group 组存放id 为0~4000万的数据,然后有三个数据库 DB0 DB1 DB2,DB0里面有四个数据库,DB1 和DB2 有三个数据库

    假如id为15000 然后对10取模(为啥对10 取模 因为有10个表),取0 然后 落在DB_0,然后在根据range 范围,落在Table_0 里面。

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  • 分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构: 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息: SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品...

    分库分表是什么

    下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构:
    在这里插入图片描述
    通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON p.id = s.[所属店铺]
    WHERE p.id = ?
    

    随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。

    方案1:

    通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如增加存储容量 、CPU等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在MySQL本身那么提高硬件也是有很的。

    方案2:

    把数据分散在不同的数据库中,使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的,如下图:将电商数据库拆分为若干独立的数据库,并且对于大表也拆分为若干小表,通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。
    在这里插入图片描述
    分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。

    垂直分表

    分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括:垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。
    先说 垂直分表:
    通常在商品列表中是不显示商品详情信息的,如下图:
    在这里插入图片描述
    用户在浏览商品列表时,只有对某商品感兴趣时才会查看该商品的详细描述。因此,商品信息中商品描述字段访问频次较低,且该字段存储占用空间较大,访问单个数据IO时间较长;商品信息中商品名称、商品图片、商品价格等其他字段数据访问频次较高。

    由于这两种数据的特性不一样,因此他考虑将商品信息表拆分如下:

    将访问频次低的商品描述信息单独存放在一张表中,访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中。
    在这里插入图片描述
    商品列表可采用以下sql:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON p.id = s.[所属店铺]
    WHERE...ORDER BY...LIMIT...
    

    需要获取商品描述时,再通过以下sql获取:

    SELECT *
    FROM [商品描述] 
    WHERE [商品ID] = ?
    

    垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。
    它带来的提升是:

    1.为了避免IO争抢并减少锁表的几率,查看详情的用户与商品信息浏览互不影响

    2.充分发挥热门数据的操作效率,商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累。

    为什么大字段IO效率低:第一是由于数据量本身大,需要更长的读取时间;第二是跨页,页是数据库存储单位,很多查找及定位操作都是以页为单位,单页内的数据行越多数据库整体性能越好,而大字段占用空间大,单页内存储行数少,因此IO效率较低。第三,数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘IO,从而提升了数据库性能。

    一般来说,某业务实体中的各个数据项的访问频次是不一样的,部分数据项可能是占用存储空间比较大的BLOB或是TEXT。例如上例中的商品描述。所以,当表数据量很大时,可以将表按字段切开,将热门字段、冷门字段分开放置在不同库中,这些库可以放在不同的存储设备上,避免IO争抢。垂直切分带来的性能提升主要集中在热门数据的操作效率上,而且磁盘争用情况减少。

    通常我们按以下原则进行垂直拆分:

    1. 把不常用的字段单独放在一张表;
    2. 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
    3. 经常组合查询的列放在一张表中;

    垂直分库

    通过垂直分表性能得到了一定程度的提升,但是还没有达到要求,并且磁盘空间也快不够了,因为数据还是始终限制在一台服务器,库内垂直分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同的服务器上,因此每个表还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO、磁盘。

    经过思考,他把原有的SELLER_DB(卖家库),分为了PRODUCT_DB(商品库)和STORE_DB(店铺库),并把这两个库分散到不同服务器,如下图:
    在这里插入图片描述
    由于商品信息与商品描述业务耦合度较高,因此一起被存放在PRODUCT_DB(商品库);而店铺信息相对独立,因此单独被存放在STORE_DB(店铺库)。

    垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。

    它带来的提升是:

    • 解决业务层面的耦合,业务清晰

    • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

    • 高并发场景下,垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈

      垂直分库通过将表按业务分类,然后分布在不同数据库,并且可以将这些数据库部署在不同服务器上,从而达到多个服务器共同分摊压力的效果,但是依然没有解决单表数据量过大的问题。

    水平分库

    经过垂直分库后,数据库性能问题得到一定程度的解决,但是随着业务量的增长,PRODUCT_DB(商品库)单库存储数据已经超出预估。粗略估计,目前有8w店铺,每个店铺平均150个不同规格的商品,再算上增长,那商品数量得往1500w+上预估,并且PRODUCT_DB(商品库)属于访问非常频繁的资源,单台服务器已经无法支撑。此时该如何优化?

    再次分库?但是从业务角度分析,目前情况已经无法再次垂直分库。

    尝试水平分库,将店铺ID为单数的和店铺ID为双数的商品信息分别放在两个库中。

    在这里插入图片描述
    也就是说,要操作某条数据,先分析这条数据所属的店铺ID。如果店铺ID为双数,将此操作映射至RRODUCT_DB1(商品库1);如果店铺ID为单数,将操作映射至RRODUCT_DB2(商品库2)。此操作要访问数据库名称的表达式为RRODUCT_DB[店铺ID%2 + 1] 。

    水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。

    垂直分库是把不同表拆到不同数据库中,它是对数据行的拆分,不影响表结构

    它带来的提升是:

    • 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈。
    • 提高了系统的稳定性及可用性。

    稳定性体现在IO冲突减少,锁定减少,可用性指某个库出问题,部分可用`

    当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平分库了,经过水平切分的优化,往往能解决单库存储量及性能瓶颈。但由于同一个表被分配在不同的数据库,需要额外进行数据操作的路由工作,因此大大提升了系统复杂度。

    水平分表

    按照水平分库的思路对他把PRODUCT_DB_X(商品库)内的表也可以进行水平拆分,其目的也是为解决单表数据量大的问题,如下图:
    在这里插入图片描述
    与水平分库的思路类似,不过这次操作的目标是表,商品信息及商品描述被分成了两套表。如果商品ID为双数,将此操作映射至商品信息1表;如果商品ID为单数,将操作映射至商品信息2表。此操作要访问表名称的表达式为商品信息[商品ID%2 + 1] 。

    水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。

    它带来的提升是:

    • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题

    • 避免IO争抢并减少锁表的几率

      库内的水平分表,解决了单一表数据量过大的问题,分出来的小表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,提高检索性能。

    总结

    垂直分表:可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。拆分后,尽量从业务角度避免联查,否则性能方面将得不偿失。

    垂直分库:可以把多个表按业务耦合松紧归类,分别存放在不同的库,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能,同时能提高整体架构的业务清晰度,不同的业务库可根据自身情况定制优化方案。但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。

    水平分库:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库,每个库只有这个表的部分数据,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能。它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题,还要解决数据路由的问题(数据路由问题后边介绍)。

    水平分表:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能,它仅仅作为水平分库的一个补充优化。

    一般来说,在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库,垂直分表方案,在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。若数据量极大,且持续增长,再考虑水平分库水平分表方案。

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  • 水平分表与垂直分表

    千次阅读 2019-02-26 15:43:13
    水平分表: 根据主要查询条件需拆分,列入一般我们查询的时候都是去用id去查 1、 我们先来解决多张表使用唯一的自增id,我 目前看文章看懂的是 可以单独建立一张去记录MaxId , 也可以用函数去做,但是我没太明白...
  • 说说垂直分表的意义

    千次阅读 2018-08-04 04:27:14
    一直以来个人都对数据表的垂直分表有个误区,因为我觉得一个表如果要垂直分表的话,本来是一个千万级表,现在两个或者多个,这样不是增加了大表的数量吗? 用select具体行可以解决吗? 还有就是想着select不需要的行...
  • Mysql由于列数较大,想进行垂直分表。但是分表之后的查询应该如何完成?为分表之前只要一条where 条件语句就可以,分表之后如果条件中的字段分别在两个表中如何进行查询
  • 一条数据中的字段太多,200多个,尝试将字段全部建在一张表内,出现错误: Mysql [Err] 1118 - Row size too ...尝试了网上各种办法后依然无效,无奈考虑到垂直分表,将字段分别建立在两张表内。 其中有几点值...
  • 一直不明白垂直分表,就是把一张表的字段分到两张表里面,弄一个关联字段,再用left join查询吗?
  • mysql的水平分表和垂直分表的区别

    万次阅读 2018-08-23 10:22:40
    垂直分割指的是:表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。 例如学生答题表tt:有...
  • Mysql的垂直分表-新建

    2019-09-08 12:55:19
    垂直分割:就是将一个表按照字段来分,每张表保证有相同的主键就好。一般来说,将常用字段和大字段分表来放。 优势:比没有分表来说,提高了查询速度,降低了查询结果所用内存; 劣势:没有解决大量记录的问题,...
  • mysql语句的优化有局限性,mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的,那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况,那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解) 水平分表: 如上图...
  • 之前经常被问道这些分库分表的概念,只是大概知道,但是具体如何定义的,问什么这么定义还是不太理解,今天对着数据表中的数据沉思的时候,突然间醒悟,原来这些概念非常好理解,而且可以说水平和垂直这两个词用得...
  • 分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构: 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息: SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品信息]...
  • 此时,往node1写数据,还是会同步到mode2、3、4,显然达不到垂直切分的目的,所以要停掉主从同步: 先在node4(node2、3一样的步骤)停掉主从同步: 还需要把所有主从同步信息停掉: 然后,node2、3、4就成了真正的...
  • 有垂直分库,垂直分表 有水平分库,水平分表. 之前我们做mycat的时候,说过有垂直分库,水平分表, 垂直分表的情况好像是没有说. 可以看到这里垂直分表,实际上就是把一张表的数据,按照字段,其实就是按照列,...
  • Mysql的的水水平平分分表表与与垂垂直直分分表表的的讲讲解解 今天小编就为大家分享一篇关于Mysql的水平分表与垂直分表的讲解小编觉得内容挺不错的现在分享给大家 具有很好的 考价值需要的朋友一起跟随小编来看看吧 ...
  • 垂直分表指的是:**表的记录并不多,但是字段却很长**,表占用空间很大,**检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能**。这时需要**把大的字段拆分**到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
  • 水平分表 水平分表就是把一个表的数据分开存储。每个表结构都一样,只不过每个表放的数据是不同的,所有表的数据加起来就是全部数据。 举例 拆分前 假设用户表 t_user 含有字段:id,name, sex, age, create_time...
  • 在网上找了很多mysql分表的做法,都大同小异,天下文章一大抄,哈哈,今天我也来抄一抄,不过我是经过实战操作的。 参考的是这里 https://www.cnblogs.com/lucky-man/p/6207873.html。我的做法是: 水平分表 1,...
  • 数据库垂直分表

    2021-09-22 23:56:54
    通过将重要的字段单独剥离成一张小表,让每一页可以...垂直分表的依据:单表的数据量可能超过千万级别,字段超过20个,包含了超长的varchar,text等 数据查询,排序时所需要的字段,高频访问的字段适合放到小表中 ...
  • 水平分表和垂直分表

    千次阅读 2016-12-29 11:31:16
    垂直分表 原因: 1.根据MySQL索引实现原理及相关优化策略的内容我们知道Innodb主索引叶子节点存储着当前行的所有信息,所以减少字段可使内存加 载更多行数据,有利于查询。 2.受限于操作系统中的文件大小...
  • 1、水平分库----------------将之前的单库copy几份,库中的表和表结构一样 特点: 每个库的结构一样 每个库的数据不一样,没有交集 所有库的并集是全量数据 ...3、垂直分库------将之前单个库的表分到不同...

空空如也

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