mysql水平分割怎么查 mysql水平分表后如何查询

mysql表水平分割怎么实现

一条语句没法实现的... create table table2 select * from table1 order by id limit 1,100 create table table3 select * from table1 order by id limit 100,100 create table table4 select * from table1 order by id limit 200,100

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亿级用户大表如何作水平拆分？

一般面对几千万级的数据，刚开始可能都是把数据放在MySQL的一个单库单表里，但往往这么大量级的数据到后期，数据库查询速度就很慢，因为数据量级太大，导致表的索引很大，树的层级很高，进而导致搜索性能下降，而且能放内存缓存的数据页是比较少。

所以推荐MySQL单表数据量不超过1000w，最好是在500w内，若能控制在100万以内，那是 最佳选择，基本单表100万以内的数据，性能上不会有太大的问题，前提是，只要你建好索引就行，其实保证MySQL高性能通常没什么特别高深的技巧，就是控制数据量不要太大，另外就是保证你的查询用上了索引就行。

针对该问题，就能分库分表，可选择将该用户大表拆分为比如100张表，那么此时几千万 数据瞬间分散到100个表里去，类似

这样的100个表，每个表也就几十万数据而已。

其次，可将这100个表分散到多台数据库服务器上去，此时要分散到几台服务器呢?你要考虑两个点，一个是数据量有多少个GB/TB，一个是针对用户中心的并发压力有多高。

互联网公司对用户中心的压力不会高到离谱，因为一般不会有很多人同时注册/登录或同时修改自己的个人信息，所以并发不是大问题。

数据量层面，一般1亿行数据，大致在1~几GB之间的范围，和具体你一行数据有多少个字段也有关，所以说你几千万的用户数据，往多了说也就几个GB。这点数据量，对服务器存储空间没压力。

综上，此时你完全能给他分配两台数据库服务器，放两个库，然后100张表均匀分散在2台服务器。分的时候，注意指定一个字段来分，一般就指定userid, 根据用户id进行hash后，对表进行取模，路由到一个表里去，这就能让数据均匀分散。

至此搞定用户表的分库分表，只要给系统加上数据库中间件技术，设置好路由规则，即可轻松对2个分库上的100张表crud。平时针对某个用户增删改查,直接对他的userid进行hash,然后对表取模，做个路由，就知道到哪个表里去找这个用户的数据了。

但是这里可能会出现一些问题：用户在登录时，可能不是根据userid登录，而是根据username、手机号，此时你就没有userid了, 怎么知道去哪个表里找这个用户的数据判断是否能登录? 对此。常规方案是建立一个索引映射表，搞个表结构为 (username, userid)的索引映射 表，把username和userid一一映射， 然后针对username再做一次分库分表，把这个索引映射表可拆分为比如100个表分散在两台服务器。然后用户登录时，就能根据username先去索引映射表里查找对应userid，比如对username进行hash，然后取模路由到一个表里去，找到username对应的userid，接着根据userid进行hash再取模，路由到按照userid分库分表的一个表里，找到用户的完整数据。但这种方式会把一次查询转化为两个表的两次查询，先查索引映射表，再根据userid去查具体的数据，性能有损耗，不过有时为解决分库分表问题，也只能用这种方案。

另外就是若公司运营团队里，有用户管理模块，需要对公司的用户按照手机号、住址、年龄、性别、职业等各种条件搜索，这咋办?

没啥好办法，基本上就是要对你的用户数据表进行binlog监听，把你要搜索的所有字段同步到ES，建立好搜索的索引。然后你的运营系统就可以通过ES进行复杂的多条件搜索，ES是适合干这个事儿的，然后定位到一批userid，通过userid回到分库分表环境里去找出具体的用户数据，在页面上展示出来即可。

这就是一套比较常规和完整的分库分表的方案。

mysql数据库要放1亿条信息怎样分表?

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：

目前针对海量数据的优化有两种方法：

（1）垂直分割

优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。

不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

（2）水平分割

如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。

水平拆分

7.1 范围分片(range)

比如说t3表

(1)行数非常多，2000w（1-1000w:sh1 1000w01-2000w:sh2）

(2)访问非常频繁，用户顺序访问较多

cp schema.xml schema.xml.1

vim schema.xml

添加：

table name="t3" dataNode="sh1,sh2" rule="auto-sharding-long" /

vim rule.xml

tableRule name="auto-sharding-long"

rule

columnsid/columns

algorithmrang-long/algorithm

/rule

function name="rang-long"

class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"

property name="mapFile"autopartition-long.txt/property

/function

vim autopartition-long.txt

0-10=0

10-20=1

[root@db01 conf]# mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.t3"

[root@db01 conf]# mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.t3"

7.2 取模分片

1%3 1

2%3 2

3%3 0

4%3 1

5%3 2

任何正整数数字和N（正整数）取模，得的值永远都是 0~N-1

id % 分片数量取模

N % 5 = 0-4 idx

取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点

vim schema.xml

table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /

vim rule.xml

property name="count"2/property

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

[root@db01 ~]# mysql -uroot -p123456 -h 10.0.0.52 -P8066 --default-auth=mysql_native_password

use TESTDB

insert into t4(id,name) values(1,'a');

insert into t4(id,name) values(2,'b');

insert into t4(id,name) values(3,'c');

insert into t4(id,name) values(4,'d');

insert into t4(id,name) values(6,'x'),(8,'y'),(10,'z');

分别登录后端节点查询数据

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.t4"

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.t4"

7.3 枚举分片 (区域、zone)

t5 表

id name telnum

1 bj 1212

2 sh 22222

3 bj 3333

4 sh 44444

5 bj 5555

sharding-by-intfile

vim schema.xml

table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /

vim rule.xml

function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"

property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property

property name="type"1/property

/function

vim partition-hash-int.txt 配置：

bj=0

sh=1

DEFAULT_NODE=1

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066 --default-auth=mysql_native_password

use TESTDB

insert into t5(id,name) values(1,'bj');

insert into t5(id,name) values(2,'sh');

insert into t5(id,name) values(3,'bj');

insert into t5(id,name) values(4,'sh');

insert into t5(id,name) values(5,'tj');

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.t5"

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.t5"

7.4 Mycat全局表

a b c d .....

join

t

a

id name age

1 zs 18 sh1

id addr aid

1001 bj 1

1002 sh 2

2 ls 19 sh2

id addr aid

1001 bj 1

1002 sh 2

t

id addr aid

1001 bj 1

1002 sh 2

使用场景：

如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，

常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，

而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，

要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，

避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

vim schema.xml

table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066 --default-auth=mysql_native_password

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.t_area"

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.t_area"

7.5 E-R分片

a

join

b

on a.xx =b.yy

a

id name

1 a sh1

3 c

2 b sh2

4 d

b

id addr aid

1001 bj 1 sh1

1002 sh 2

1003 tj 3 sh2

1004 wh 4

为了防止跨分片join，可以使用E-R模式

table name="a" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"

childTable name="b" joinKey="aid" parentKey="id" /

/table

select * from a join b on a.id = b.aid

例子：

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table a (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table b (id int not null primary key auto_increment,addr varchar(20) not null ,aid int );"

insert into b(id,addr,aid) values(1001,'bj',1);

insert into b(id,addr,aid) values(1002,'sj',3);

insert into b(id,addr,aid) values(1003,'sd',4);

insert into b(id,addr,aid) values(1004,'we',2);

insert into b(id,addr,aid) values(1005,'er',5);

========

后端数据节点数据分布：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.a"

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "select * from taobao.b"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.a"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "select * from taobao.b"

mysql水平分表和分区有什么区别？

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，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

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。

Sql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

Sql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。

Sql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进行操作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了操作。

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。

mysql水平分表和分区有什么区别

分区

分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。

mysql支持的分区类型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比较常用：

RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。

LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。

HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。

KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。

分表

分表和分区类似，区别是，分区是把一个逻辑表文件分成几个物理文件后进行存储，而分表则是把原先的一个表分成几个表。进行分表查询时可以通过union或者视图。

分表又分垂直分割和水平分割，其中水平分分割最为常用。水平分割通常是指切分到另外一个数据库或表中 。

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