分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**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现。
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。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
<?php
for($i=0$i<100$i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
"
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
"
}
?>
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
一 设计说明
设计这个自动化的目的是想要交替 重复地使用固定的几个分区(分区编号 ~ )来保存数据 当最后一个分区就是快满的时候 我们会把最旧数据的分区的数据清空出分区 新数据就可以使用老分区空间了
应用这个自动化管理分区的环境是有些限制的 其一 分区的数据是呈现递增的 比如分区字段是自增Id值 或者是以日期作为分区其二 可以接受 历史数据被移除分区表带来的问题 其三 一天进库的数量不应大于分区管理表PartitionManage中Part_Value与 Change_Value的差 因为我们作业执行的频率是 天 不过你可以调整Change_Value或者作业的执行频率
具体脚本可以参考 SQL Server 自动化删除表分区设计方案
二 看图说话
(图 整体概念图)
数据流经过分区方案 被分配到不同的分区中 从图中可以看出 分区是可以重复利用的 后台有一个所谓的自动化切换分区的作业在跑 目的就是如果 重复利用这些分区 这里的PRIMARY目的就是说明它与其它文件组的一个平级关系 而且我们在做交换分区时候也会用到PRIMARY 需要事先分配足够 的空间
(图 自动化设计图)
这是自动化切换分区作业的逻辑处理 其中分区管理表的设计是比较重要的 它的灵活度关系到整个自动化的效果这个逻辑有以下几个特点
分区的索引进行存储位置对齐其它索引在创建时就使用了分区方案 索引数据跟随分区数据一起存储在分区中
分区管理表 包含了分区记录数预警设计 在Id达到这个值后就会进行交换分区
分区管理表 FileGroup_String字段的数据可以通过SQL脚本自动化生成 条件就是分区文件组名称需要有规律
临时表是创建在PRIMARY主分区上 跟原表使用相同的分区方案需要事先给PRIMARY分配大于或者等于一个分区文件大小的空间 这样在交换分区的时候就不用增量为主分区分配数据空间
交换旧数据到临时表 使用下面的语句可以把数据交换到相同的分区中编号 这样可以应对临时表就是一个历史表 而好处就是历史表也同样使用了分区
ALTER TABLE [tb] SWITCH PARTITION @PARTITION_num TO [Temp_tb] PARTITION@PARTITION_num
这里需要先修改分区方案 才能修改分区函数 这个跟创建分区函数与分区方案的顺序是刚好相反的
(图 分区管理表PartitionManage)
字段说明 Change_Value(预警Id值)Part_Value(分区函数值)FileGroup_String(分区文件组名称)IsDone(状态)UpdateTime(更新时间)
这就是那个分区管理表(PartitionManage) 它是经过了几个版本后才把字段确定下来的 现在它已经比较完善了 能应对比较多的情况
比如我们可以修改预警值(Change_Value) 让数据提早进入交换分区
比如我们可以修改分区值(Part_Value) 达到调整分区间隔的目的
比如我们可以修改分区文件组名称(FileGroup_String) 达到跳级文件组的目的通过修改分区管理表来设置分区值与分区文件组的对应关系
再比如 我们一次性修改了分区方案和分区函数 已经去到很后面的分区值了 那么我们只要设置这些分区值的状态(IsDone)为 (True)就可以解决了
记录了进行交换分区的时间(UpdateTime) 方便查询
(图 分区为Id字段的记录分布图)
这是一个实战中的分区情况 这样的分区特点就是分区里面的记录数基本上是持平的 在Partition_num= 的记录中明显多了很多记录 这就是因为我们没有及时进行交换分区造成的
(图 分区为ClassId(分类)字段的记录分布图)
lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22352
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