`
javafan_303
  • 浏览: 958921 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

mysql 分表的三个方法

阅读更多

一,先说一下为什么要分表

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,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。

根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间。其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

 

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

1,做mysql集群,例如:利用mysql cluster ,mysql proxy,mysql replication,drdb等等

有人会问mysql集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量,举个例子:有10个sql请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这10个sql请求,分配到5个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有2个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内,我做过一些mysql的集群:

linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步

优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)

缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大。

2,预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表

这种预估大差不差的,论坛里面发表帖子的表,时间长了这张表肯定很大,几十万,几百万都有可能。 聊天室里面信息表,几十个人在一起一聊一个晚上,时间长了,这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个表,这个N是多少,根据实际情况而定。以聊天信息表为例:

我事先建100个这样的表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面,你可以用hash的方式来获得,可以用求余的方式来获得,方法很多,各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名:

  1. <?php
  2. function get_hash_table($table,$userid) {
  3. $str = crc32($userid);
  4. if($str<0){
  5. $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1);
  6. }else{
  7. $hash = substr($str, 0, 2);
  8. }
  9. return $table."_".$hash;
  10. }
  11. echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10
  12. echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13
  13. ?>
<?php
function get_hash_table($table,$userid) {
 $str = crc32($userid);
 if($str<0){
 $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1);
 }else{
 $hash = substr($str, 0, 2);
 }

 return $table."_".$hash;
}

echo get_hash_table('message','user18991');     //结果为message_10
echo get_hash_table('message','user34523');    //结果为message_13
?>

说明一下,上面的这个方法,告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里,user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里,读取的时候,只要从各自的表中读取就行了。

优点:避免一张表出现几百万条数据,缩短了一条sql的执行时间

缺点:当一种规则确定时,打破这条规则会很麻烦,上面的例子中我用的hash算法是crc32,如果我现在不想用这个算法了,改用md5后,会使同一个用户的消息被存储到不同的表中,这样数据乱套了。扩展性很差。

3,利用merge存储引擎来实现分表

我觉得这种方法比较适合,那些没有事先考虑,而已经出现了得,数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了,现在一张表要分成几十张表,甚至上百张表,这样sql语句是不是要重写呢?举个例子,我很喜欢举子

mysql>show engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。

  1. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
  2. -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3. -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  4. -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  5. -> PRIMARY KEY (`id`)
  6. -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
  7. Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
  8. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
  9. -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  10. -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  11. -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  12. -> PRIMARY KEY (`id`)
  13. -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
  14. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
  15. mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);
  16. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
  17. mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
  18. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
  19. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
  20. -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  21. -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  22. -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  23. -> INDEX(id)
  24. -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
  25. Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
  26. mysql> select id,name,sex from alluser;
  27. +----+--------+-----+
  28. | id | name | sex |
  29. +----+--------+-----+
  30. | 1 | 张映 | 0 |
  31. | 1 | tank | 1 |
  32. +----+--------+-----+
  33. 2 rows in set (0.00 sec)
  34. mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
  35. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
  36. mysql> select id,name,sex from user2
  37. -> ;
  38. +----+-------+-----+
  39. | id | name | sex |
  40. +----+-------+-----+
  41. | 1 | tank | 1 |
  42. | 2 | tank2 | 0 |
  43. +----+-------+-----+
  44. 2 rows in set (0.00 sec)
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
 ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
 ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
 ->   PRIMARY KEY (`id`)
 -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
 ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
 ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
 ->   PRIMARY KEY (`id`)
 -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
 ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
 ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
 ->   INDEX(id)
 -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select id,name,sex from alluser;
+----+--------+-----+
| id | name   | sex |
+----+--------+-----+
|  1 | 张映 |   0 |
|  1 | tank   |   1 |
+----+--------+-----+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select id,name,sex from user2
 -> ;
+----+-------+-----+
| id | name  | sex |
+----+-------+-----+
|  1 | tank  |   1 |
|  2 | tank2 |   0 |
+----+-------+-----+
2 rows in set (0.00 sec)

从上面的操作中,我不知道你有没有发现点什么?假如我有一张用户表user,有50W条数据,现在要拆成二张表user1和user2,每张表25W条数据,

INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000

INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id > 250000

这样我就成功的将一张user表,分成了二个表,这个时候有一个问题,代码中的sql语句怎么办,以前是一张表,现在变成二张表了,代码改动很大,这样给程序员带来了很大的工作量,有没有好的办法解决这一点呢?办法是把以前的user表备份一下,然后删除掉,上面的操作中我建立了一个alluser表,只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是,不是所有的mysql操作都能用的

a,如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型,到底层表的映射就被丢失了。取而代之的,来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中,该表随后被指定新类型。

b,网上看到一些说replace不起作用,我试了一下可以起作用的。晕一个先

  1. mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;
  2. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
  3. Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
  4. mysql> select * from alluser;
  5. +----+--------+-----+
  6. | id | name | sex |
  7. +----+--------+-----+
  8. | 1 | 张映 | 0 |
  9. | 1 | tank | 1 |
  10. | 2 | tank2 | 1 |
  11. +----+--------+-----+
  12. 3 rows in set (0.00 sec)
mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from alluser;
+----+--------+-----+
| id | name   | sex |
+----+--------+-----+
|  1 | 张映 |   0 |
|  1 | tank   |   1 |
|  2 | tank2  |   1 |
+----+--------+-----+
3 rows in set (0.00 sec)

c,一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert,数据进入第一个或者最后一个 myisam 表(取决于 insert_method 选项的值)。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一,但不是跨集合里所有的表。

d,当你创建一个 merge 表之时,没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时,mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等,但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表,你非常有可能撞见奇怪的问题。

好困睡觉了,c和d在网上看到的,没有测试,大家试一下吧。

优点:扩展性好,并且程序代码改动的不是很大

缺点:这种方法的效果比第二种要差一点

三,总结一下

上面提到的三种方法,我实际做过二种,第一种和第二种。第三种没有做过,所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度,超过个度就过变得很差,不能一味的做数据库服务器集群,硬件是要花钱买的,也不要一味的分表,分出来1000表,mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面,一张表对应三个文件,1000个分表就是对应3000个文件,这样检索起来也会变的很慢。我的建议是

方法1和方法2结合的方式来进行分表

方法1和方法3结合的方式来进行分表

我的二个建议适合不同的情况,根据个人情况而定,我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式

 

转载
作者:海底苍鹰
地址:
http://blog.51yip.com/mysql/949.html

分享到:
评论

相关推荐

    mysql分表分库demo

    在 MySQL 中,分表分库可以从三个方面来评估数据体量:表容量、磁盘空间、实例容量。表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一般来说,对于 OLTP 的表,不要超过 2000W 行数据量,总...

    PHP操作mysql数据库分表的方法_.docx

    在上述文档中,创建了名为`article_0`到`article_9`的10个表,每个表结构相同,都包含`id`、`subject`和`content`三个字段。插入数据时,可以通过对ID取模10来确定数据应存储在哪个表中。例如,ID为123的记录应存入`...

    Python+MySQL分表分库实战

    在Python中,我们可以编写脚本来自动化这个过程,通过数据库的复制功能或者第三方工具来实现数据的同步。 查询操作的优化也是实施分库分表后的一个重要挑战。在数据分散存储后,如何快速定位和获取数据成为关键。...

    MySQL分库分表技术

    **三、分库分表策略** 1. **哈希分片**:根据数据的某个字段(通常是主键)进行哈希运算,然后根据哈希值对分片数取模,确定数据存储的位置。 2. **范围分片**:根据数据的某个字段(如时间戳)的范围进行划分,...

    MySQL 分库分表的实现原理及演示案例

    事务管理在分库分表的环境下变得复杂,需要特别注意分布式事务的一致性协议,如两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、或使用事务补偿机制。数据迁移则涉及到分库分表前后数据的迁移策略,如何在不影响业务的前提下...

    mysql分表分库-mysqlfenbaiofenku.zip

    **三、分表分库的优点** 1. **提高查询性能**:通过减少单表的数据量,加快了查询速度,降低了单库的负载。 2. **提升系统可用性**:当其中一个数据库出现问题时,其他数据库仍能正常工作,增强了系统的稳定性。 3....

    基于Mycat实现Mysql读写分离以及分库分表.doc

    基于Mycat实现Mysql读写分离以及分库分表详解 本文档详细介绍了基于Mycat实现Mysql读写分离以及分库分表的技术,涵盖了Mycat安装、配置、读写分离、分库分表等多方面的知识点。 一、读写分离 Mycat读写分离是指将...

    MySQL分库分表.doc

    在实际应用中,例如将商品表分片存储到三个数据节点上,需要定义分片规则,如根据商品ID取模的方式进行分片,确保数据均匀分布在各个节点。 总结来说,MYCAT作为一款强大的数据库中间件,通过分库分表解决了大数据...

    MySQL分区分表方案实践手册

    ### MySQL分区分表方案实践手册知识点详述 #### 一、MySQL分区简介 数据库分区是一项重要的物理数据库设计技术,主要用于优化数据库性能并简化数据管理。MySQL的分区主要包括两种形式:水平分区和垂直分区。 - **...

    大数据表的分表处理设计思想和实现(MySQL)

    在MySQL中,可以使用以下方法实现分表: 1. **表分区(Partitioning)**:MySQL支持基于范围、列表、哈希和key的分区,直接在数据库层面上进行数据分布,简化了应用层的处理。 2. **数据库复制(Replication)**:...

    mysql大数据分库和分表 php解决方案

    本文介绍了MySQL大数据分库和分表的基本概念及其PHP实现方法。通过合理的分库分表策略,可以有效减轻单一数据库的压力,提高系统的整体性能。此外,结合MySQL不同存储引擎的特点选择合适的方案,可以使数据管理更加...

    mysql分表和分区的区别浅析

    a)mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。 代码如下:[root@BlackGhost test]# ls |grep user alluser.MRG...

    去年底写的mysql分库分表中间件heisenberg

    **MySQL分库分表中间件Heisenberg详解** 在数据库设计中,随着业务的发展和数据量的增加,单个数据库往往难以承受高并发和大数据量的处理压力,这时就需要引入分库分表策略来优化系统性能。Heisenberg是一款开源的...

    MyCat实现MySQL分库分表.docx

    * 添加三个数据 六、MyCat 的优点 * 实现 MySQL 的分库分表 * 提高数据库的性能和可扩展性 * 可以实现数据的水平分区和垂直分区 七、MyCat 的应用场景 * 大型电商平台的数据库分库分表 * 高并发的数据库应用场景...

    Mysql分库分表11111111111

    ### MySQL分库分表策略详解 #### 一、场景与系统分析 在互联网技术日新月异的今天,数据量的快速增长对数据库系统的性能提出了更高要求。为了应对这些挑战,许多企业选择实施分库分表策略。分库分表是指将原来单一...

    MySQL分区分表的设计及实现-收藏备用.pdf

    #### 三、优化的分区分表算法 本文提出的优化分区分表算法主要基于MySQL中的range分区和Merge存储引擎。通过合理的分区策略和高效的存储机制,该算法能够有效提升大规模数据查询的操作效率。 ##### 3.1 Range分区 ...

    mysql分库分表-mysql-sharding-jdbc.zip

    `mysql-sharding-jdbc` 是一个用于 MySQL 数据库分片的 Java 框架,它提供了 JDBC 驱动接口,使得开发者可以方便地在应用层进行分库分表操作。 一、MySQL 分库分表原理 1. 分库:将一个大型数据库拆分为多个小型...

    MySQL分区和分表技术总结.docx

    分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,每个表都对应三个文件,MYD 数据文件,.MYI 索引文件,.frm 表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上。app 读写的...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics