在大中型專案中,在資料庫設計的時候,考慮到資料庫最大承受資料量,通常會把資料庫或者資料表水平切分,以降低單個庫,單個表的壓力。這裡介紹兩個專案中常用的資料表切分方法。當然這些方法都是在程式中使用一定的技巧來路由到具體的表的。首先我們要確認根據什麼來水平切分?在我們的系統(sns)中,使用者的uid貫穿系統,唯一自增長,根據這個字段分表,再好不過。
方法一:使用md5雜湊
做法是對uid進行md5加密,然後取前幾位(我們這裡取前兩位),然後就可以將不同的uid雜湊到不同的使用者表(user_xx)中了。
1
function
gettable(
$uid
)
通過這個技巧,我們可以將不同的uid分散到256中使用者表中,分別是user_00,user_01 ...... user_ff。因為uid是數字且遞增,根據md5的演算法,可以將使用者資料幾乎很均勻的分別到不同的user表中。
但是這裡有個問題是,如果我們的系統的使用者越來越多,勢必單張表的資料量越來越大,而且根據這種演算法無法擴充套件表,這又會回到文章開頭出現的問題了。
方法二:使用移位
具體方法是:
1
public
function
gettable(
$uid
)
這裡,我們將uid向右移動20位,這樣我們就可以把大約前100萬的使用者資料放在第乙個表user_0000,第二個100萬的使用者資料放在第二個表user_0001中,這樣一直下去,如果我們的使用者越來越多,直接新增使用者表就行了。由於我們保留的表字尾是四位,這裡我們可以新增1萬張使用者表,即user_0000,user_0001 ...... user_9999。一萬張表,每張表100萬資料,我們可以存100億條使用者記錄。當然,如果你的使用者資料比這還多,也不要緊,你只要改變保留表字尾來增加可以擴充套件的表就行了,如如果有1000億條資料,每個表存100萬,那麼你需要10萬張表,我們只要保留表字尾為6位即可。
上面的演算法還可以寫的靈活點:
01
/**
02
* 根據uid分表演算法
03
*
04
* @param int $uid //使用者id
05
* @param int $bit //表字尾保留幾位
06
* @param int $seed //向右移動位數
07
*/
08
function
gettable(
$uid
,
$bit
,
$seed
)d"
, (
$uid
>>
$seed
) );
10
}
總結上面兩種方法,都要對我們當前系統的使用者資料量做出可能最大的預估,並且對資料庫單個表的最大承受量做出預估。
比如第二種方案,如果我們預估我們系統的使用者是100億,單張表的最優資料量是100萬,那麼我們就需要將uid移動20來確保每個表是100萬的資料,保留使用者表(user_***x)四位來擴充套件1萬張表。
又如第一種方案,每張表100萬,md5後取前兩位,就只能有256張表了,系統總資料庫就是:256*100萬;如果你系統的總資料量的比這還多,那你實現肯定要md5取前三位或者四位甚至更多位了。
兩種方法都是將資料水平切分到不同的表中,相對第一種方法,第二種方法更具擴充套件性。
如何將資料庫水平切分
在大中型專案中,在資料庫設計的時候,考慮到資料庫最大承受資料量,通常會把資料庫或者資料表水平切分,以降低單個庫,單個表的壓力。這裡介紹兩個專案中常用的資料表切分方法。當然這些方法都是在程式中 使用一定的技巧來路由到具體的表的。首先我們要確認根據什麼來水平切分?在我們的系統 sns 中,使用者的uid...
資料庫切分之水平切分
資料庫切分之水平切分 水平切分的目的是為了控制單錶記錄數,從而保證同一型別的資料雜湊到不同的表或者不同的庫中。資料庫水平切分就是對某個表按照路由規則儲存在多個表中,如表t會拆分成t1,t2,t3這些表也有可能儲存在不同的庫中,也有可能儲存在同乙個庫中,如t表分別存在server1.t,server2...
資料庫水平切分法
在大中型專案中,在資料庫設計的時候,考慮到資料庫最大承受資料量,通常會把資料庫或者資料表水平切分,以降低單個庫,單個表的壓力。我這裡介紹兩個我們專案中常用的資料表切分方法。當然這些方法都是在程式中 使用一定的技巧來路由到具體的表的。首先我們要確認根據什麼來水平切分?在我們的系統 sns 中,使用者的...