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1000万条记录，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。

 

水平分表技术就是将一个表拆成多个表，比较常见的方式就是将表中的记录按照某种HASH算法进行拆分，同时，这种分区方法也必须对前端的应用程序中的SQL进行修改方能使用，而且对于一个SQL语句，可能会修改两个表，那么你必须要修改两个SQL语句来完成你这个逻辑的事务，会使得逻辑判断越来越复杂，这样会增加程序的维护代价，所以我们要避免这样的情况出现。

 

 

 

2、SQL语句的优化(索引)

 

分区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

 

 

简单说明一下，上面的分表是利用了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

 

 

 

（2）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。

 

 

 

 

分区类型

 

如何查看数据库是否支持分区技术？

 

创建分区：

 

 

【实验】

分别创建一个分区的表和非分区的表，进行性能测试

 

创建分区表

mysql> create table part_tab ( c1 int default NULL, c2 varchar(30) default null, c3 date default null) engine=myisam
-> partition by range(year(c3))(
-> partition p0 values less than (1995),
-> partition p1 values less than (1996),
-> partition p2 values less than (1997),
-> partition p3 values less than (1998),
-> partition p4 values less than (1999),
-> partition p5 values less than (2000),
-> partition p6 values less than (2001),
-> partition p7 values less than (2002),
-> partition p8 values less than (2003),
-> partition p9 values less than (2004),
-> partition p10 values less than (2010),
-> partition p11 values less than MAXVALUE);
Query OK, 0 rows affected (0.14 sec)

创建非分区表
mysql> create table no_part_tab ( c1 int default NULL, c2 varchar(30) default null, c3 date default null) engine=myisam;
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

mysql> \d // #由于下面要用到存储过程，这里需要修改结束符为“//”。所谓的存储过程其实也就是众多sql语句的集合。
mysql> create procedure load_part_tab()
-> begin
-> declare v int default 0;
-> while v < 8000000
-> do
-> insert into part_tab
-> values (v,‘testing partitions‘,adddate(‘1995-01-01‘,(rand(v)*36520)mod 3652));
-> set v = v+1;
-> end while;
-> end
-> // 
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> \d ; // 执行完这个存储过程后，需要将结束符修改回去

上面的存储过程实际上是为了创建大量的数据（800万条）

mysql> call load_part_tab(); // 调用load_part_tab这个存储过程
Query OK, 1 row affected (9 min 18.95 sec)

快速将part_tab里面的数据插入到no_part_tab里面
mysql> insert no_part_tab select * from part_tab;
Query OK, 8000000 rows affected (8.97 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0
 

 

测试一：

实验之前确保两个表里面的数据是一致的！保证实验的可比性

mysql> select count(*) from part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 795181 |
+----------+
1 row in set (0.49 sec)
 

mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 795181 |
+----------+
1 row in set (3.94 sec)
 

mysql> desc select count(*) from part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_tab
type: ALL //全表扫描
possible_keys: NULL 
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 798458
Extra: Using where
1 row in set (0.09 sec)

ERROR: 
No query specified

mysql> desc select count(*) from no_part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: no_part_tab
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 8000000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified
 

结论：可以看到，做了分区之后，只需要扫描79万条语句，而不做分区的，则需要进行全表扫描，故可以看出，做了分区技术后，可以提高读写效率。

 

测试2：
创建索引，查看语句执行情况

mysql> create index idx_c3 on no_part_tab(c3)；
Query OK, 8000000 rows affected (32.68 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

结果分析：

mysql> desc select count(*) from no_part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: NO_part_tab
type: range
possible_keys: idx_c3
key: idx_c3
key_len: 4
ref: NULL
rows: 785678
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.16 sec)

ERROR:
No query specified

结论：为未分区的表创建了索引之后，再次执行相同的语句，可以看到该SQL语句是根据range索引进行检索，而不是全表扫描了。明显效率也提高了。

 

测试3：

测试做索引与未作索引的读写效率。

mysql> create index idx_c3 on part_tab(c3);
Query OK, 8000000 rows affected (31.85 sec)
Records: 8000000 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> desc select count(*) from part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: part_tab
type: index
possible_keys: idx_c3
key: idx_c3
key_len: 4
ref: NULL
rows: 798458
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.14 sec)

ERROR:
No query specified
 

测试未创建索引字段

mysql> select count(*) from no_part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘ and c2=‘hello‘;

+----------+
| count(*) |
+----------+
| 0 |
+----------+
1 row in set (4.90 sec)

结论：可以看到如果没通过索引进行检索所耗费的时间将长于通过索引进行检索。




测试4：删除
mysql> delete from part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘;
Query OK, 795181 rows affected (14.02 sec)

mysql> delete from no_part_tab where c3 > date ‘1995-01-01‘ and c3 < date ‘1995-12-31‘;
Query OK, 795181 rows affected (15.21 sec)

结论：可以看到，在删除方面，有分区的还是比没分区的快一点。从而体现了其便于数据管理的特点
方便数据管理这点，我通过下面的例子来说明：比如数据库的表t1记录的是今年一整年（12个月）公司的营业额，在未分区的情况下，也就是说数据文件都存放在同一个文件里面，那么假如现在要删除第一个季度的记录，那么需要全表扫描才能得出结果。但如果t1这个表事先做了分区，那么我只需要分别删除1,2,3这三个文件即可。所以从一定程度上，还是方便了管理。