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数据库表分割技术:水平分割、垂直分割、库表散列

暴雪首席执行官
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发布于 2017/07/31 08:37
字数 1342
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一.水平分割

什么是水平分割?打个比较形象的比喻,在食堂吃饭的时候,只有一个窗口,排队打饭的队伍太长了,都排成S型了,这时容易让排队的人产生焦虑情绪,容易产生混乱,这时一个管理者站出来,增加多个打饭窗口,把那条长长的队伍拦腰截断成几队。更形象一点的理解,你拿一把“手术刀”,把一个大表猛的切了几刀,结果这个大表,变成了几个小表.

水平分割根据某些条件将数据放到两个或多个独立的表中。即按记录进分分割,不同的记录可以分开保存,每个子表的列数相同。水平切割将表分为多个表。每个表包含的列数相同,但是数据行更少。例如,可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表,每个小表表示特定年份内一个月的数据。任何需要特定月份数据的查询只需引用相应月份的表。

通常用来水平分割表的条件有:日期时间维度、地区维度等,当然还有更多的业务维度。下面我举几个例子来解说一下

案例1:某个公司销售记录数据量太大了,我们可以对它按月进行水平分割,每个月的销售记录单独成一张表。

案例2:某个集团在各个地区都有分公司,该集团的订单数据表太大了,我们可以按分公司所在的地区进行水平切割。

案例3:某电信公司的话单按日期、地市水平切割后,发现数据量太大,然后他们又按品牌、号码段进行水平切割

水平分割通常在下面的情况下使用:

(1)表数据量很大,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,加快了查询速度。

(2)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。

(3)需要把数据存放到多个介质上。

(4)需要把历史数据和当前的数据拆分开。

优点:

1: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,加快了查询速度。

缺点:

1: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操作。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。

二.垂直分割

什么是垂直分割呢?打个形象的比喻,一个小公司通过短短几年发展变成了一个跨国大企业,以前的部门架构明显不能满足现在的业务发展,CEO噼里啪啦的把公司分成了财务部、人事部、生产部、销售部门…..,一下子成立了多个部门,各司其职。

你垂直分割表(不破坏第三范式),把主码(主键)和一些列放到一个表,然后把主码(主键)和另外的一些列放到另一个表中。将原始表分成多个只包含较少列的表。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。

优点:

1:垂直分割可以使得行数据变小,一个数据块(Block)就能存放更多的数据,在查询时就会减少I/O次数(每次查询时读取的Block 就少)。

2:垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。

缺点:

1:表垂直分割后,主码(主键)出现冗余,需要管理冗余列

2:会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)需要从业务上规避

三. 库表散列

表散列与水平分割相似,但没有水平分割那样的明显分割界限,采用Hash算法把数据分散到各个分表中, 这样IO更加均衡。一般来说,我们会按照业务或者功能模块将数据库进行分离,不同的模块对应不同的数据库或者表,再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列,比如用户表,按照用户ID进行表散列,散列128张表,则应就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性

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