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在大容量，高负荷的web系统中，对数据库进行一系列拆分，可有效提升数据库容量和性能。在初学程序的早期，程序员通常都喜欢按传统数据库设计模式，设计为单库和单一功能表的结构，这样的结构在数据量和并发量达到一定程度之后，会出现严重性能问题和维护问题。在出现问题的时候才着手进行优化，会非常痛苦，所以应该在系统架设之初就考虑好之后会出现的问题。 

目前有些数据库策略是采用单库结构，然后通过同步分发到数台服务器实现读写分离。个人觉得这样的策略非常笨拙，还是想办法将其分隔开来好，否则每台机器的内存都很容易超支。 

一般只对数据量比较大的表进行拆分，这应该没有什么异议；还有一种是有可能会进行维护的比较重要的表，比如文章目录表，如果有从其它系统倒数据进来的可能的话，也要拆掉，不然倒数据时一不小心把目录表弄坏了，发现忘了备份，那真是欲哭无泪。 

下面来分析一下： 

一、时间结构 

如果业务系统对时效性较高，比如新闻发布系统的文章表，可以把数据库设计成时间结构，按时间分有几种结构：

1) 平板式 

表类似： 
article_200901 
article_200902 
article_200903 

用年来分还是用月可自定，但用日期的话表就太多了，也没这必要。一般建议是按月分就可以。 

这种分法，其难处在于，假设我要列20条数据，结果这三张表里都有2条，那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了，有几十张表，而每张表是0条，那不就是要读完整个系统的表才行么？另外这个结构，要作分页是比较难实现的。 

主键：在这个系统中，主键是13位带毫秒的时间戳，不要用自动编号，否则难以通过主键定位到表，也可以在查询时带上时间，但比较烦琐。 

2) 归档式 

表类似： 
article_old 
article_new 

为了解决平板式的缺点，可以采用时间归档式设计，可以看到这个系统只有两张表。一张是旧文章表，一张是新文章表，新文章表放2个月的信息，每天定期把2个月中的最早一天的文章归入旧表中。这样一方面可以解决性能问题，因为一般新闻发布系统读取的都是新的内容，旧的内容读取少；第二可以委婉地解决功能问题，比如平板式所说的问题，在归档式中最多也只需要读2张表就完成了。 

归档式的缺点在于旧表容量还是相对比较大，如果业务允许，可对旧表中的超旧内容进行再归档或直接清理掉。 

二、版块结构 

如果按照文章的所属版块进行拆表，比如新闻、体育版块拆表，一方面可以使每个表数据量分离，另一方面是各版块之间相互影响可降到最低。假如新闻版块的数据表损坏或需要维护，并不会影响到体育版块的正常工作，从而降低了风险。版块结构同时常用于bbs这样的系统。 

板块结构也有几种分法： 

1) 对应式 

对于版块数量不多，而且较为固定的形式，就直接对应就好。比如新闻版块，可以分出新闻的目录表，新闻的文章表等。 

news_category 
news_article 
sports_category 
sports_article 

可看到每一个版块都对应着一组相同的表结构，好处就是一目了然。在功能上，因为版块之间还是有一些隔阂，所以需要联合查询的需求不多，开发上比时间结构的方式要轻松。 

主键：依旧要考虑的，在这个系统中，主键是版块 时间戳，单纯的时间戳或自动编号也能用，查询时要记得带上版块用于定位表。 

2) 冷热式 

对应式的缺点是，如果版块数量很大而且不确定，那要分出的表数量就太多了。举个例子：百度贴吧，如果按一个词条一个表设计，那得有多少张表呢？ 

用这样的方式吧。 

tieba_汽车 
tieba_飞机 
tieba_火箭 
tieba__unite 

这个表汽车、火箭表是属于热门表，定义为新建的版块放在unite表里面，待到其超过一万张主贴的时候才开对应表结构。因为在贴吧这种系统中，冷门版块肯定比热门版块多得多，这些冷门版块通常只有几张帖子，为它们开表也太浪费了；同时热门版块数量和访问量等，又比冷门版块多得多，非常有特点。 

unite表还可以扩展成哈希表，利用词条的md5编码，可以分成n张表，我算了一下，md5前一位可分36张表，两位即是1296张表，足够了。 

tieba_unite_ab 
tieba_unite_ac 
... 

三、哈希结构 

哈希结构通常用于博客之类的基于用户的场合，在博客这样的系统里有几个特点，1是用户数量非常多，2是每个用户发的文章数量都较少，3是用户发文章不定期，4是每个用户发得不多，但总量仍非常之大。基于这些特点，用以上所说的任何一种分表方式都不合适，一没有固定的时效不宜用时间拆，二用户很多，而且还偏偏都是冷门，所以也不宜用版块（用户）拆。 

哈希结构在上面有所提及，既然按每个用户不好直接拆，那就把一群用户归进一个表好了。 

blog_aa 
blog_ab 
blog_ac 
... 

如上所说，md5取前两位哈希可以达到1296张表，如果觉得不够，那就再加一位，总数可达46656张表，还不够？ 

表的数量太多，要创建这些表也是挺麻烦的，可以考虑在程序里往数据库insert之前，多执行一句判断表存在与否并创建表的语句，很实用，消耗也并不很大。 

主键：依旧要考虑的，在这个系统中，主键是用户ID 时间戳，单纯的时间戳或自动编号也能用，但查询时要记得带上用户名用于定位表。 

四、总分结构 

以上的这些结构，根据每个业务系统，能想出的估计还有很多。不过现在互联网业务越来越复杂了，有些时候，单一的拆分法还不能实现需求，需要几种拆分方案一起实施，多管齐下，这时候其中的逻辑会让人绕晕。我就开发过一个系统，仅仅是将哈希结构和时间结构混着一用，觉得逻辑就相当复杂。 

所以，除了拆表之外，按最原始的单库单表，再建一个总表，是非常有利的架构。在这个架构中，每次往数据库会写入两倍数据，读取主要依赖拆表提升性能，总表用于实现拆表后难以实现的功能并且用于每天的定时备份；另外总表和分表还相互是一个完整的备份，任何一个分表损坏或数据不正常，都可以从总表中读到正确的数据并恢复，反之亦然。 

在总分结构中，让人感到质疑的是总表的性能和可维护性。我的方案是总表可采用相对能保证稳定的一些服务软件和架构，例如oracle，或lvs pgpool PostgreSQL，重点保证数据稳定；相对的，分表就用轻量级的mysql，重点在于速度。能够对总分表各采用不同的软件和方案，也是总分结构的一大特点。 

总结： 

如何通过拆表来优化系统，最基本的是要按业务需求和特点分析。本文仅仅是提供了几种基本方法，具体工作要先动脑好好想，千万不可乱套，用错了工作量要加十倍噢。

【转】分布式数据库拆表拆库的常用策略