Mysql分表和分区的区别，分库和分表区别

分表和分区的区别：

一、什么是mysql分表，分区 

分表：从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看:mysql分表的3种方法

分区：分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例 

二、mysql分表和分区有什么区别呢 

1、实现方式上 

①mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。 

[root@BlackGhost test]# ls |grep user

alluserMRG

alluserfrm

user1MYD

user1MYI

user1frm

user2MYD

user2MYI

user2frm

简单说明一下，上面的分表呢是利用了merge存储引擎（分表的一种），alluser是总表，下面有二个分表，user1，user2。他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有MYD,MYI这二个文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。我们来看看MRG到底是什么东西

[root@BlackGhost test]# cat alluserMRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出，alluserMRG里面就存了一些分表的关系，以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳，或者是联接池。 

②分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa

aa#P#p1MYD

aa#P#p1MYI

aa#P#p3MYD

aa#P#p3MYI

aafrm

aapar

从上面我们可以看出，aa这张表，分为二个区，p1和p3，本来是三个区，被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件MYD,MYI,frm。分 区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割，还多出了一个par文件，打开par文件后你可以看出他记录了，这张表的分区信息，根分表中的MRG有点像。分区后，还是一张，而不是多张表。 

如orderid,userid,ordertime,

ordertime<2015-01-01 #p0

ordertime<2015-04-01 #p1

ordertime<2015-07-01 #p2

ordertime<2015-10-01 #p3

ordertime<2016-01-01 #p4

按照时间分区。大部分只查询最近的订单数据，那么大部分只访问一个分区，比整个表小多了，数据库可以更加好的缓存，性能也提高了。这个是数据库分的，应用程序透明，无需修改。

2，数据处理上 

①、分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。看下面的例子： 

select from alluser where id='12'表面上看，是对表alluser进行 *** 作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了 *** 作。 

②、分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。 

3、提高性能上 

①、分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同 的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的MYD文件现在也分摊到各个小表的MYD中去了。 

②、mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。 

在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。 

4、实现的难易度上 

①、分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。 

②、分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。 

三、mysql分表和分区有什么联系呢 

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表面。 

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

分库分表区别：

1、什么是分库分表？

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

2、为什么要分库分表？

数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据 *** 作，增删改查的开销也会越来越大；另外，一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈,。

3、分库分表的实施策略。

如果你的单机性能很低了，那可以尝试分库。分库，业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分库在不同服务器上。分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。一台机器的性能是有限制的，用分库可以解决单台服务器性能不够，或者成本过高问题。

当分区之后，表还是很大，处理不过来，这时候可以用分库。

orderid,userid,ordertime,

userid%4=0，用分库1

userid%4=1，用分库2

userid%4=2, 用分库3

userid%4=3，用分库4

上面这个就是一个简单的分库路由，根据userid选择分库，即不同的服务器

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

31、何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

如userid,name,addr一个表，为了防止表过大，分成2个表。

userid,name

userid,addr

32、何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列、按性别、按省，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。

例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

33、应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

4 分库分表存在的问题。

41 事务问题。

在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。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。

42 跨库跨表的join问题。

在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

43 额外的数据管理负担和数据运算压力。

额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。

如果有时间字段,建议做分区表,按时间分区,这样表从物理上是分开的,但是对外还是一张表

好处有1原本的代码结构不用变2查询历史数据的时候,速度仍然有保障3如果建立触发器进行自动分区,理论上不管再用多少年,都不会再需要重新建表a2了

一、分区的概念

表空间：

是一个或多个数据文件的集合，所有的数据对象都存放在指定的表空间中，但主要存放的是表， 所以称作表空间。

分区表：

当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个“表空间”(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表而只是从当前的分区查到所要的数据大大提高了数据查询的速度。

二、分区类型

本文使用的表为oracle用户hr下的job_history,创建分区使用的表名均为hr_job_history。 job_history表数据为：

范围分区：范围分区将数据基于指定的范围映射到不同分区，创建表时可以创建同时可以创建分区，当范围变大或想让范围变得更小时，可以添加分区。

（1）根据某个字段值（或者maxvalue）创建分区 创建分区表并插入数据

查询各分区记录

（2）按时间划分 建表分区表并插入数据

2列表分区： 该分区的特点是某列的值只有几个，基于这样的特点我们可以采用列表分区。 建表分区表并插入数据

查询各分区记录

3散列分区：

这类分区是在列值上使用散列算法，以确定将行放入哪个分区中。当列的值没有合适的条件时，建议使用散列分区。 散列分区为通过指定分区编号来均匀分布数据的一种分区类型，因为通过在I/O设备上进行散列分区，使得这些分区大小一致。

建表分区表并插入数据

查询各分区记录

4范围-列表分区

这种分区是基于范围分区-列表分区，表首先按某列进行范围分区，然后再按某列进行列表分区，分区之中的分区被称为子分区。 建表分区表并插入数据

查询分区01及其子分区，注意分区与子分区的条数是相等的

5范围-散列分区

这种分区是基于范围分区和散列分区，表首先按某列进行范围分区，然后再按某列进行散列分区。 建表分区表并插入数据

查询分区01及其子分区，注意分区与子分区的条数是相等的

个人认为理论上使用表分割在性能上应该和建立表分区查不多，但是，表分割对于所有的数据库都适用，而表分区只能用于oracle这样的特定的数据库；表分区属于数据库物理设计，表分割属于逻辑设计。

表分区：

表分区是ORACLE对于非常大的表进行优化的一种有效方法, 是非常有效的一种手段, 在很多情况下,比你说的表分割更有效,比如,有一个代码表,使用分区表把100万纪录分在10个分区中(ID 每从1到10万为一个分区),那样写查询语句的时候,只要给出查询条件中所需要的代码,ORACLE自动会定位到对应的分区进行查询,大大降低的查询时间 而采用表分割,那必须先根据查询的代码指定所要查询的表,才能找到相应的纪录 而且,如果有下面这样的语句,查询的条件是跨分区的:

SELECT FROM MYTABLE WHERE ID BETWEEN 99000 AND 10111;

在分区表中是非常容易实现的,ORACLE会自动在两个分区中查询;而采用表分割的话是否必须写成两个查询语句在UNION ALL。

事实上,大型的数据库都有对大表的特殊处理方式(类似于分区表),如果太强调可移植性而放弃这些最重要的特性的话,那性能很可能受到很大的影响

即便是oracle数据库，当数据量很大时，用分表比用表分区要快些，尤其是在表用到group by求和等 *** 作。

我也认为表分区要好一些，也就是一般说来的分区表，对这些表 *** 作起来有很多强大的功能，说他强大主要是体现在对与表中有海量数据的情况之下的，试问大家一个其中有1亿条记录的表你是否会经常的将其移植到其他数据库系统当中去呢？

表分区基于物理存储，还有就是基于分区的索引可以使用，很不错的，当然，这些都是在海量数据情况之下的比较，但是如果真要是数据量不大的情况下比较，我想要比较分区表和表分割就没什么意思了。

表分区的效果对硬件有所依赖，而且效果恐怕不如诸位想象中那么好。我做过一点测试，很失望。

而表分割的效率提升在很多时候（不是所有时候）是很明显的。

当然这都是在巨型表的前提下讨论，缩小表和索引的规模有利于提高效率，这正是分割表的特点。

表分割：

1、水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。

水平分割通常在下面的情况下使用:A 表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度。B 表中的数据本来就有独立性，例如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，而另外一些数据不常用。C需要把数据存放到多个介质上。

例如法规表law就可以分成两个表active－law和 inactive－law。activea－authors表中的内容是正生效的法规，是经常使用的，而inactive－law表则使已经作废的法规，不常被查询。水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union *** 作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。

2、垂直分割：把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。

如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O 次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要join *** 作。

优点：数据库系统是用来管理数据的，建立的数理逻辑和集合 *** 作基础上的。

具有高效、可靠、完整、自同步等特性，是业务系统进行数据控制的最佳选择。

数据库系统一般提供高效的数据控制和数据检索功能，采用SQL语言来进行数据 *** 作。

目前市面上流行的数据库系统很多：较小型的数据库系统有：mysql,MSSQL_SERVER等等，适用于企业级的大型数据库有：ORACEL,DB2(IBM)，INFORMIX（IBM）等等

缺点：安全性不够，加了用户级密码容易破解

C/S

结构下对服务器要求很高，否则容易造成

MDB

损坏并发数255。

但是对高强度 *** 作适应性差，如果服务器不够好，网络不够好，编程的方法不够好，6-7个人同时访问就能导致

MDB

损坏或者并死不能将

VBA

代码开发的软件系统直接编译成

EXE

可执行文件。

不能脱离

ACCESS

或者

ACCESS

RUNTIME

环境，该环境相对其他软件体积较大（50M左右）

谈点我的看法

分区表：可以想象为磁盘的多个分区一样，可以减少全盘扫描的可能。直接定位到某个分区表上

类似要在电脑上找文件，直接到c盘，防止在D E F盘扫描一样，从而减少io压力，提升性能。在查询上分区表表现还不是十分突出，但是删除，作数据迁移的时候就很明显了。

索引：索引在查询上可以快速定位符合要求的纪录，查询通过索引，也可以防止全表扫描，类似直接定位excel里面的行号一样。但是索引维护对insert update影响必须要考虑到

简单点理解2者区别，从数据库角度来看，分区表更侧向于片状范围划定，索引更趋向于线性定位

    分库分表是MYSQL应对大数据、高并发的常见解决方案，有很多朋友特别是熟悉ORACLE的朋友可能会问，

    MYSQL有分区表，分区表同样能达到IO分散、提高性能的目的，而且更简单，更方便，为何还要采用分库分表呢。

我想主要有以下几个方便的原因：

1、MYSQL 对多CPU的支持还不是很好，还不能充分发挥多CPU的能力，如不支持并行，很多东西都不支持在线DDL等，

     如果将分表数据堆积成分区表，即便IO不是问题，MYSQL自身管理上也是个问题，效率比分表差太多。   

2、MYSQL分区表自身的不完善，坑太多，有时完全起不到分区表的作用，和巨大单表无二致，甚至更差。

3、分区表，分区键设计不太灵活，如果不走分区键，很容易出现全表锁，性能大幅下降。

4、自己分库分表，自己掌控业务场景与访问模式，可控。分区表，研发写了一个sql，都不确定mysql是怎么玩的，不太可控。

5、备份恢复问题，巨大的单表导致备份恢复时间成倍增加，加大整库备份恢复失败风险，在一些业务场景下，

     甚至不能在有限的时间窗口内完成备份。

6、管理维护问题，如DDL，表一大简直是一场灾难。

    所以，现在很多的互联网公司的一些互联网应用，很少有采用分区表的，而大都采用分库分表。

这么大的表优化是很痛苦的，看你对数据的用途，如果不经常查询、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。用于频繁插入数据的工作表要尽量少建索引，用于查询的历史表要多建索引。

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