mysql数据库分表及查询

垂直分表：

其实没啥好讲，就是主键+常用列放在原表中，再讲主键+一些不常用列放在另外的表中。

这样一个数据页就可以存放更多数据。但是缺点也明显，可能会增加join 或 union之类的操作。

水平分表：

原则：具体情况具体分析。

常见几种分法：

1、按时间分

典型应用：新闻类、qq状态、朋友圈动态等关注实时或最近的，可以用时间划分，比如当月一张表，上个月一张表。

2、按区间分

通常每张表都会有个自增id，可以利用自增id分，比如

user1表是1~50

user2表是51~100 //insert 操作完成后，判断id值，超过50w时，创建新表

3、hash分表

实质上没啥意思，对每一条插入的数据进行取模，对于单挑记录查询还ok，如果查询相邻几行数据时，就悲剧了。感兴趣的同学可以看下面相关链接第一条。

分表后查询：

1、对于时间水平分表：

假设朋友圈状态表，每天都会产生20w条记录, 建表 table_20150401 存放。然后用cron跑一个脚本，每天晚上凌晨创建新表，比如 table_20150402。在php程序中执行插入的函数进行封装，使用下面这两个函数。

insertData($data){
    $table = "table_".date("Ymd",time()); //生成当天表名
    insert($data,$table);  // 插入新的表中
}

GetData($condition){  
    //如果条件里面带了时间查找，比如:$condition[time] , 则分析出对应表名，选择对应一张或多张表
    $table = "table_".date("Ymd",time()); //生成当天表名
    Get($condition,$table);  // 在新的表中查找
}

2、对于id区间划分

新闻或朋友圈状态id 1~1000 1001~2000
一、数据库里面建表 breakup_table //这个表里专门记录，新分表和原表的记录数，方便确定查找哪个表

比如：   news_1  1   //起始key为1
                  　　　　　　news_2  1001  //起始key为1001
                  　　　　　　news_3  2001

二、上述 news_1 之类的数据，第一次需要同数据库拿，之后可以放到session或memcached里面

insertUser($data){
　　 $table_num = getCurrentNewNum(); //这个值用memcached去包裹，if($count < 2001)return 3;elseif($count < 1001)return 2;else 1;
    $table = "table_".$table_num); //生成指定表名
    insert($data,$table);  // 插入新的表中
}

GetUser($condition){  
    $table_num = getCurrentNewNum();
    $table = "table_".$table_num); //生成指定表名
    Get($condition,$table);  // 在新的表中查找
}

3、对于hash分表查询：

典型user表 //单独拉出来讲，因为比较特别，第一次查找可能比较花时间，因为必须根据用户名确定去找哪个表
　可以这做：

$md5_val = md5($user_name);  //用crc32()应该也可以，但未尝试，如果尝试记得%u，使其不为负
$first_val = substr($md5_val, 0,1);//然后去取第一个值 
$decimal = hexdec($first_val); //十六进制转十进制
$table_num = $decimal%3 + 1; // 求余3，使得只有三张表，table_1,table_2,table_3
主要原理，利用user_name唯一性，导出md5唯一性，然后求余限制分表数量

代码

insertUser($data){

$table = "table_".$table_num); //生成指定表名
insert($data,$table);  // 插入新的表中
}

GetUser($condition){  
    
$table = "table_".$table_num); //生成指定表名
Get($condition,$table);  // 在新的表中查找
}

hash 分表也可用于id区间分表，即用id值取模。
水平分表，典型缺点，对于group by或order by之类的查询是灾难。