切分数据库

切分数据库


目录
1 简介 1
1.1 切分数据库 1
2 切分数据库表 1
2.1 垂直切分数据库表 1
2.2 水平切分数据库表 1



1 简介
1.1 切分数据库
在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表切分为多个，以降低单个库，单个表的压力。数据库常用的切分方法无非分为垂直切分和水平切分两种。

2 切分数据库表
我们都知道数据库的存储本质其实就是文件数据的存储，试想一下我们要获取一条数据，是在大文件中扫描查取快还是在小文件中扫描查取快，无疑是后一种更快。切分的目的本质就是将大文件数据更改为小文件数据存储。

2.1 垂直切分数据库表
在设计数据库表时往往我们都会根据需求抽象出对象数据，根据范式设计数据库表，这只是一个简单粗略的数据库表设计，不能真正的满足我们的业务需求，健壮的数据库设计不只是满足简单的功能需求，还要考虑到后期的扩展，数据量，性能等问题。
如假设我们从需求提炼设计了一张粗略的用户表，
用户表信息有：ID，姓名，年龄，性别，身份证号，住址。。。
正如上面所见，这样设计数据库表会导致下面问题，
（1） 如果我们将所有用户信息放在一张表中，那么每增加一个用户就会在用户表中增加一条记录数据，随着用户量的增加用户表记录越来越大，导致查取用户数据性能下降。
（2） 在需求中往往只需要获取部分用户信息（如用户名，性别），其他信息只有在查看用户详细信息时才需要获取（如年龄，身份证号，住址等），同时用户信息只有一部分是必须的，其他信息是可选的，这会导致很多字段会存在空存储的现象，而数据库在存取的时候会对空数据和一些不必要的数据进行处理，导致一些性能下降。
解决方案是可以对用户表进行垂直切分，即将大表改小表，将一些不常用、不必要的信息提取出来放在另一张用户详细信息表中关联起来。这样的垂直切分即将一张大用户表改为两张小表。
用户信息表：ID，姓名，性别。
用户详细信息表，ID，年龄，身份证号，住址。。。

2.2 水平切分数据库表
由上面可知垂直切分数据库表可以解决数据库部分性能问题，可是伴随着用户量的增加，也会达到一张数据库表的性能接受范围。为了解决该问题我们还是需要对表进行水平切分，即将一张表水平切分成多个表段（小表）。
我们可以根据需求定量每张表的数据量(N)和预估最大用户数据量(M)来确定分表量(D)。D=M/N，如我们预估将来会有100亿用户，每张表最大定量为100万，那么需要1万张分表来存储用户信息，则我们可以保留用户表user_xxxx四位来扩展用户分表名。
如我们可以根据用户增长ID将前100万的用户信息存储在user_0000表中，将100万到200万的用户存储在user_0001表中。。。以此类推。。。可以将100亿用户存储在这1万张用户表中。当然一个库也不可能存储1万张用户表，这时候也可以根据同样的原理来根据片键来切分数据库。