mysql 什么时候分区 什么时候分表

一，什么是mysql分表，分区

什么是分表，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

什么是分区，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

一，先说一下为什么要分表

当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。

根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下：

1,接收到sql2,把sql放到排队队列中 3,执行sql4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行 *** 作，必须等我对表 *** 作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据 *** 作完了，才能对这条数据进行 *** 作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这也是我们为什么要分表的原因。

二，分表

1，做mysql集群，例如：利用mysql cluster ，mysql proxy，mysql replication，drdb等等

有人会问mysql集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量，举个例子：有10个sql请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这10个sql请求，分配到5个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有2个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内，我做过一些mysql的集群：

linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步

优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂 *** 作（php代码）

缺点：单个表的数据量还是没有变，一次 *** 作所花的时间还是那么多，硬件开销大。

2，预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表

这种预估大差不差的，论坛里面发表帖子的表，时间长了这张表肯定很大，几十万，几百万都有可能。 聊天室里面信息表，几十个人在一起一聊一个晚上，时间长了，这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。以聊天信息表为例：

我事先建100个这样的表，message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面，你可以用hash的方式来获得，可以用求余的方式来获得，方法很多，各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名：

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<?php

function get_hash_table($table,$userid) {

$str = crc32($userid)

if($str<0){

$hash = "0".substr(abs($str), 0, 1)

}else{

$hash = substr($str, 0, 2)

}

return $table."_".$hash

}

echo get_hash_table('message','user18991')//结果为message_10

echo get_hash_table('message','user34523') //结果为message_13

?>

说明一下，上面的这个方法，告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里，user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里，读取的时候，只要从各自的表中读取就行了。

优点：避免一张表出现几百万条数据，缩短了一条sql的执行时间

缺点：当一种规则确定时，打破这条规则会很麻烦，上面的例子中我用的hash算法是crc32，如果我现在不想用这个算法了，改用md5后，会使同一个用户的消息被存储到不同的表中，这样数据乱套了。扩展性很差。

3，利用merge存储引擎来实现分表

我觉得这种方法比较适合，那些没有事先考虑，而已经出现了得，数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了，现在一张表要分成几十张表，甚至上百张表，这样sql语句是不是要重写呢？举个例子，我很喜欢举子

mysql>show engines的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。

查看复制打印?

mysql>CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (

-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

-> PRIMARY KEY (`id`)

->) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql>CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (

-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

-> PRIMARY KEY (`id`)

->) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql>INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0)

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql>INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1)

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql>CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (

-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

-> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

-> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

-> INDEX(id)

->) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql>select id,name,sex from alluser

+----+--------+-----+

| id | name | sex |

+----+--------+-----+

| 1 | 张映 | 0 |

| 1 | tank | 1 |

+----+--------+-----+

2 rows in set (0.00 sec)

mysql>INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0)

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql>select id,name,sex from user2

->

+----+-------+-----+

| id | name | sex |

+----+-------+-----+

| 1 | tank | 1 |

| 2 | tank2 | 0 |

+----+-------+-----+

2 rows in set (0.00 sec)

从上面的 *** 作中，我不知道你有没有发现点什么？假如我有一张用户表user，有50W条数据，现在要拆成二张表user1和user2，每张表25W条数据，

INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000

INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id >250000

这样我就成功的将一张user表，分成了二个表，这个时候有一个问题，代码中的sql语句怎么办，以前是一张表，现在变成二张表了，代码改动很大，这样给程序员带来了很大的工作量，有没有好的办法解决这一点呢？办法是把以前的user表备份一下，然后删除掉，上面的 *** 作中我建立了一个alluser表，只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是，不是所有的mysql *** 作都能用的

a，如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型，到底层表的映射就被丢失了。取而代之的，来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中，该表随后被指定新类型。

b，网上看到一些说replace不起作用，我试了一下可以起作用的。晕一个先

mysql>UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

mysql>select * from alluser

+----+--------+-----+

| id | name | sex |

+----+--------+-----+

| 1 | 张映 | 0 |

| 1 | tank | 1 |

| 2 | tank2 | 1 |

+----+--------+-----+

3 rows in set (0.00 sec)

c，一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert，数据进入第一个或者最后一个 myisam 表（取决于 insert_method 选项的值）。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一，但不是跨集合里所有的表。

d,当你创建一个 merge 表之时，没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时，mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等，但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表，你非常有可能撞见奇怪的问题。

优点：扩展性好，并且程序代码改动的不是很大

缺点：这种方法的效果比第二种要差一点

三，总结一下

上面提到的三种方法，我实际做过二种，第一种和第二种。第三种没有做过，所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度，超过个度就过变得很差，不能一味的做数据库服务器集群，硬件是要花钱买的，也不要一味的分表，分出来1000表，mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面，一张表对应三个文件，1000个分表就是对应3000个文件，这样检索起来也会变的很慢。我的建议是

方法1和方法2结合的方式来进行分表

方法1和方法3结合的方式来进行分表

我的二个建议适合不同的情况，根据个人情况而定，我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式

二，mysql分表和分区有什么区别呢

1，实现方式上

a），mysql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

alluser.MRG

alluser.frm

user1.MYD

user1.MYI

user1.frm

user2.MYD

user2.MYI

user2.frm

Php代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep user

alluser.MRG

alluser.frm

user1.MYD

user1.MYI

user1.frm

user2.MYD

user2.MYI

user2.frm

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 alluser.MRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

Php代码

[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出，alluser.MRG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。

b），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#p1.MYD

aa#P#p1.MYI

aa#P#p3.MYD

aa#P#p3.MYI

aa.frm

aa.par

Php代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa

aa#P#p1.MYD

aa#P#p1.MYI

aa#P#p3.MYD

aa#P#p3.MYI

aa.frm

aa.par

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。

2，数据处理上

a），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。

b），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

a），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。

b），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

a），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。

b），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

alluser.MRG

alluser.frm

user1.MYD

user1.MYI

user1.frm

user2.MYD

user2.MYI

user2.frm

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 alluser.MRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出，alluser.MRG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#p1.MYD

aa#P#p1.MYI

aa#P#p3.MYD

aa#P#p3.MYI

aa.frm

aa.par

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。

3.1、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

3.2、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。

3.3、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。

4.1 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。

4.2 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。

4.3 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。

mysql单数据库对数据表限制数量的问题：

1.一个数据库是没有表现值的，或者说这个被限制的值很大

2.一个mysqld服务可以支持的表对象数量是，42亿多点，所以这个限制基本上不需要考虑

从性能考虑的话，一个数据库建立多少张表适合的问题：

1.当一个数据库或实例中，表太多，意味着可能同时需要打开的表，从 *** 作系统角度说就是：文件描述符很多，这个 *** 作系统有限制的，但是可以修改 *** 作系统的内核参数达到

2.多少表性能就会下降，分2点阐述

2.1.分表多，意味着需要维护的表结构和统计信息多，一般情况下此不会成为任何瓶颈，但是太不合理，比如几万甚至更大，可能就有问题了

2.2.性能是否下降明显，最直接的就是：跟服务器的承载能力和数据量有关系，这个是最直接的

3.反问“为何要分很多表”呢？

3.1.分表太多，容易造成程序逻辑复杂，降低性能，以及增加出错的风险点

3.2.若是表中的数据量（指容量，多少GB）很大，只是分表解决不了问题，因为在同一个服务器上，其物理IO能力最优先达到瓶颈

所以，一个数据库建立多少表，这个MYSQL是没有限制的。但是从性能考虑，肯定是有一定影响的，但是从IO和其他服务器性能考虑，这块的性能基本上还不足影响到很大成份。所以建议大家一个数据库建立在二百个表以下，这样也是比较合理的了。影响性能也不大。

但是如果你执意要知道MYSQL能够建立多少个表的话，可以参考以下理论值的资料吧：

在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。

当表中定义有varchar、nvarchar或varbinary类型列时，如果向表中插入的数据行超过8092字节时将导致Transact-SQL语句失败，并产生错误信息。

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