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1. 纵向分表
纵向分表是指将一个有20列的表根据列拆分成两个表一个表10列一个表11列,这样单个表的容量就会减少很多,可以提高查询的性能,并在一定程度上减少锁行,锁表带来的性能损耗。
纵向分表的原则是什么呢,应该怎样拆分呢?答案是根据业务逻辑的需要来拆分,对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据,那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分; 另外还可以根据列更新的频率来拆分,例如某些列每天要更新3次,有些列从创建开始基本上很少更新。
举例:
假定场景,我有一张用户表,这张表包含列:
ID, UserName, Password, RealName, Gender, Email, IsEmailValid, Birthday, Country, City, Address, Mobile, Phone, ZipCode, Hometown, OfficePhone, Company, Position, Industry, LatestLoginTime, LatestLoginIP, LoginTimes,OnlineMinutes
假定现在我们的登录出现了性能问题,用户登录经常出现数据库超时的现象。我们打算用拆表的方法解决这个问题。先看下涉及到登录的字段有:UserName,Password,LatestLoginTime,LatestLoginIP,LoginTimes;那么我们就可以以此为依据将原表拆分为:UserLogin和UserBase 两个表,后者包含除了登录信息的其他列信息;两张表都要包含主键ID。
2. 横向分区
横向分区是将表从行的角度拆分,例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上,将05年到08年之间的数据放到另一个分区上,以此类推。横向分区所根据的列必须在聚集索引上,通常会根据时间,主键id等进行划分。
横向分区将数据划分为不同的区,在根据分区列条件进行查询时可以缩小查询的范围,从而提高查询的性能;另外如果数据库服务器有多个cpu,则可以通过并行操作获得更好的性能。
到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系,我们在建表的时候需要分析,会根据那个列进行查询。
举例:
1. 订单是一个实效性很强的实体,我们很少查询几年前的订单数据,我们就可以在订单的创建时间列上创建分区函数来做分区。
2. 比如帖子通常情况下只有在首页推荐的最新的帖子被访问次数很多,而几年前的帖子被访问的几率较小,这时候我们可以根据帖子的主键id来做分区,id小于300w的在一个分区上,id在300到600w之间的在一个分区上。
有关分区的更多信息,请参考高性能网站建设之 MS Sql Server数据库分区
有关如何进行分区,请参考Sql Server 分区演练
纵向分表是指将一个有20列的表根据列拆分成两个表一个表10列一个表11列,这样单个表的容量就会减少很多,可以提高查询的性能,并在一定程度上减少锁行,锁表带来的性能损耗。
纵向分表的原则是什么呢,应该怎样拆分呢?答案是根据业务逻辑的需要来拆分,对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据,那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分; 另外还可以根据列更新的频率来拆分,例如某些列每天要更新3次,有些列从创建开始基本上很少更新。
举例:
假定场景,我有一张用户表,这张表包含列:
ID, UserName, Password, RealName, Gender, Email, IsEmailValid, Birthday, Country, City, Address, Mobile, Phone, ZipCode, Hometown, OfficePhone, Company, Position, Industry, LatestLoginTime, LatestLoginIP, LoginTimes,OnlineMinutes
假定现在我们的登录出现了性能问题,用户登录经常出现数据库超时的现象。我们打算用拆表的方法解决这个问题。先看下涉及到登录的字段有:UserName,Password,LatestLoginTime,LatestLoginIP,LoginTimes;那么我们就可以以此为依据将原表拆分为:UserLogin和UserBase 两个表,后者包含除了登录信息的其他列信息;两张表都要包含主键ID。
2. 横向分区
横向分区是将表从行的角度拆分,例如将创建时间在05年之前的数据放在一个分区上,将05年到08年之间的数据放到另一个分区上,以此类推。横向分区所根据的列必须在聚集索引上,通常会根据时间,主键id等进行划分。
横向分区将数据划分为不同的区,在根据分区列条件进行查询时可以缩小查询的范围,从而提高查询的性能;另外如果数据库服务器有多个cpu,则可以通过并行操作获得更好的性能。
到底要根据那个列进行横向的分区和查询有关系,我们在建表的时候需要分析,会根据那个列进行查询。
举例:
1. 订单是一个实效性很强的实体,我们很少查询几年前的订单数据,我们就可以在订单的创建时间列上创建分区函数来做分区。
2. 比如帖子通常情况下只有在首页推荐的最新的帖子被访问次数很多,而几年前的帖子被访问的几率较小,这时候我们可以根据帖子的主键id来做分区,id小于300w的在一个分区上,id在300到600w之间的在一个分区上。
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标签:
数据库优化,分字诀,分表
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