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數據庫表分割技術淺析(水平分割/垂直分割/庫表散列)

一．水平分割
　　什么是水平分割？打個比較形象的比喻，在食堂吃飯的時候，只有一個窗口，排隊打飯的隊伍太長了，都排成S型了，這時容易讓排隊的人產生焦慮情緒，容易產生混亂，這時一個管理者站出來，增加多個打飯窗口，把那條長長的隊伍攔腰截斷成幾隊。更形象一點的理解，你拿一把“手術刀”，把一個大表猛的切了幾刀，結果這個大表，變成了幾個小表.

　　水平分割根據某些條件將數據放到兩個或多個獨立的表中。即按記錄進分分割，不同的記錄可以分開保存，每個子表的列數相同。水平切割將表分為多個表。每個表包含的列數相同，但是數據行更少。例如，可以將一個包含十億行的表水平分區成 12 個表，每個小表表示特定年份內一個月的數據。任何需要特定月份數據的查詢只需引用相應月份的表。

通常用來水平分割表的條件有：日期時間維度、地區維度等，當然還有更多的業務維度。下面我舉幾個例子來解說一下
案例1：某個公司銷售記錄數據量太大了，我們可以對它按月進行水平分割，每個月的銷售記錄單獨成一張表。
案例2：某個集團在各個地區都有分公司，該集團的訂單數據表太大了，我們可以按分公司所在的地區進行水平切割。
案例3：某電信公司的話單按日期、地市水平切割后，發現數據量太大，然后他們又按品牌、號碼段進行水平切割
水平分割通常在下面的情況下使用：
　　（1）表數據量很大，分割后可以降低在查詢時需要讀的數據和索引的頁數，同時也降低了索引的層數，加快了查詢速度。
　　（2）表中的數據本來就有獨立性，例如表中分別記錄各個地區的數據或不同時期的數據，特別是有些數據常用，而另外一些數據不常用。
　　（3）需要把數據存放到多個介質上。
　　（4）需要把歷史數據和當前的數據拆分開。
優點：
　　1：降低在查詢時需要讀的數據和索引的頁數，同時也降低了索引的層數，加快了查詢速度。
缺點：
　　1：水平分割會給應用增加復雜度，它通常在查詢時需要多個表名，查詢所有數據需要union操作。在許多數據庫應用中，這種復雜性會超過它帶來的優點，因為只要索引關鍵字不大，則在索引用于查詢時，表中增加兩到三倍數據量，查詢時也就增加讀一個索引層的磁盤次數。

二．垂直分割
　　什么是垂直分割呢？打個形象的比喻，一個小公司通過短短幾年發展變成了一個跨國大企業，以前的部門架構明顯不能滿足現在的業務發展，CEO噼里啪啦的把公司分成了財務部、人事部、生產部、銷售部門.....，一下子成立了多個部門，各司其職。這個還算比較形象吧，有木有？呵呵
你垂直分割表（不破壞第三范式），把主碼(主鍵)和一些列放到一個表，然后把主碼(主鍵)和另外的一些列放到另一個表中。將原始表分成多個只包含較少列的表。如果一個表中某些列常用，而另外一些列不常用，則可以采用垂直分割。
優點：
　　1：垂直分割可以使得行數據變小，一個數據塊(Block)就能存放更多的數據，在查詢時就會減少I/O次數(每次查詢時讀取的Block 就少)。
　　2：垂直分割表可以達到最大化利用Cache的目的。
缺點：
　　1：表垂直分割后，主碼(主鍵)出現冗余，需要管理冗余列
　　2：會引起表連接JOIN操作（增加CPU開銷）需要從業務上規避

三. 庫表散列
　　表散列與水平分割相似，但沒有水平分割那樣的明顯分割界限，采用Hash算法把數據分散到各個分表中, 這樣IO更加均衡。一般來說，我們會按照業務或者功能模塊將數據庫進行分離，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的數據庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，散列128張表，則應就能夠低成本的提升系統的性能并且有很好的擴展性

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