mysql分表简单介绍

一、Mysql分表的原因

1、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，我想有可能会停在那儿了。

分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。2、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操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。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、分表的规则

这里只讨论最简单的分表规则取模

假如我们需要把用户表分为100张表 

user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_1,user_2等表，user_1 + user_2 + …的数据刚好是一份完整的数据。 

1）我们采用最简单的分表方案  取模我们根据用户的id来模100比如 用户id为1000156    模上100  为56  那添加数据或者读取数据的时候  都是在user_56这个表操作 下面是分表的脚本#!/bin/sh

 # dev | idc
dbenv=dev 
if [ "${dbenv}" = "dev" ]; then
    mysql_user=root
    mysql_pass=root
    mysql_host=fiif [ "${dbenv}" = "idc" ]; then 
    mysql_user=root
    mysql_pass=root
    mysql_host="-h 10.10.10.10"fi
 mysql_cmd="mysql -u${mysql_user} -p${mysql_pass} ${mysql_host} --default-character-set=utf8"
 for i in {1..100}do
    ${mysql_cmd} <<EOF
 
    use md_mydatabasel;
 
    create table t_user_$i
    (
        f_uin bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
        f_name varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
        PRIMARY KEY (f_uin)
    )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
 
 
EOF 
done

下面是删除表的脚本 #!/bin/sh

 # dev | idc
dbenv=dev 
if [ "${dbenv}" = "dev" ]; then
    mysql_user=root
    mysql_pass=root
    mysql_host=fiif [ "${dbenv}" = "idc" ]; then 
    mysql_user=midea
    mysql_pass=MD_midea
    mysql_host="-h 10.10.10.10"fi
 mysql_cmd="mysql -u${mysql_user} -p${mysql_pass} ${mysql_host} --default-character-set=utf8"
 for i in {1..100}do
    ${mysql_cmd} <<EOF
 
    use md_mydatabasel;
     
    drop table t_user_$i;
 
EOFdone

 2）每张表需要保证 用户的id为全局唯一的有个简单的解决方案是  在数据库里面 建立一个表  只有一个字段 是专门用来取号码的即每次  需要创建一个新用户，则从这个表里面取一个号码 同时让这个号码增加一个这个来保证每个用户的id都是全局唯一的

CREATE TABLE t_global_number (
  f_global_id bigint(20) NOT NULL,  PRIMARY KEY (f_global_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

3)关于数据读取我们尽量让请求不要直接去查询数据库我们可以每次查到数据就放到redis的缓存里面。如果数据没改变则一直用缓存一旦数据改变了就 删除缓存这样可以减轻数据库的查询负担三、分库分表产生的问题，及注意事项 
1.   分库分表维度的问题 
假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找到买人的交易记录比较麻烦。 

所以常见的解决方式有： 
     a.通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。 
     b.记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。 
     c.通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。
2.   联合查询的问题 
联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。
3.   避免跨库事务 
避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。
4.   尽量把同一组数据放到同一DB服务器上 
例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。