1，水平分表： 一條記錄一條記錄切斷分出來！
2, 垂直分表： 把常用的 ，不常用的，欄位很長的拆出來！
目前很多網際網路系統都存在單錶資料量過大的問題，這就降低了查詢速度，影響了客戶體驗。為了提高查詢速度，我們可以優化sql語句，優化表結構和索引，不過度那些百萬級，千萬級的資料庫表，即便優化過後，查詢速度還是滿足不了要求。這時候我們就可以通過分表降低單次查詢資料量，從而提高查詢速度，一般分表的方式有2種：水平拆分和垂直拆分，倆者各有利弊，適用於不同的情況。
水平拆分是指資料表行的拆分，表的行數超過了200萬時，就會變慢，這時候可以把一張表的資料拆成多張表來存放。
通常情況下，我們使用取模的方式來進行表的拆分。比如一張有400萬的使用者表users,為提高其查詢效率我們把其分成4張表user1,user2,user3,user4
通過id 取模的方式把資料分散到四張表內id %4+1=[1,2,3,4];
然後查詢，更新，刪除也是通過取模的方式來查詢。
例：qq的登入表。假設qq的使用者有100億，如果只有一張表，每個使用者登入的時候資料庫都要從這100億中查詢，會很慢很慢。如果將這一張表分成100份，每張表有1億條，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1…qq99表。
使用者登入的時候，可以將使用者的id0,那麼會得到0-99的數，查詢表的時候，將表名qq和取模的數連線起來，就構建了表名。比如：123456789使用者，取模的89，那麼就得到qq89表查詢，查詢的時間將會大大縮短。
另外部分業務邏輯也可以通過地區，年份等字段來進行歸檔拆分，進行拆分後的表，只滿足部分查詢的高效查詢需求。這時候就要在產品策劃上，從介面上約束使用者查詢行為，比如，我們是按年來進行歸檔拆分的，這個時候在頁面設計上就約束使用者必須要選擇年，然後才能進行查詢
水平拆分的優點：
表關聯基本能夠在資料庫端全部完成；
不會存在某些超大型資料量和高負載的表遇到瓶頸的問題；
應用程式端整體架構改動相對較少；
事物處理相對簡單
只要切分規則能定義好，基本上較難遇到擴充套件性限制；
水平切分的缺點：
切分規則相對更為複雜，很難抽象出乙個能滿足整個資料庫的切分規則；
後期資料的維護難度有所增加，人為手工定位資料更為困難；
應用系統各模組耦合度較高，可能會對後面資料的遷移拆分造成一定的困難。
垂直拆分
垂直拆分是指表資料列的拆分，把一張列比較多的表拆分成多張表。表的記錄並不多，但是欄位卻很長，表占用空間很大，檢索表的時候需要執行大量的io,嚴重降低了效能。這時候需要把大的字段拆分到另外乙個表，並且該錶與原表是一對一的關係。
通常我們按照以下規則進行垂直拆分：
1，把不常用的字段單獨放在乙個表；
2，把text,blob等大字段拆分出來放在附表中；
3，經常組合查詢的列放在一張表中；
如果我們只想查詢id為8的學生的分數：select 分數 from tt where id = 8;雖然知識查詢分數，但是題目和回答這兩個大字段也是要被掃瞄的，很消耗效能。但是我們只關心分數，並不想查詢題目和回答。這就可以使用垂直分割。我們可以把題目單獨放到一張表中，通過id與tt表建立一對一的關係，同樣將回答單獨放到一張表中。這樣我們插敘tt中的分數的時候就不會掃瞄題目和回答了
垂直切分的優點
資料庫的拆分簡單明瞭，拆分規則明確
應用程式模組清晰明確，整合容易
資料維護方便易行，容易定位
垂直切分的缺點
部分表關聯無法再資料庫級別完成，需要在程式中完成
對於訪問極其頻繁且資料量超大的表仍然存在效能瓶頸，不一定滿足需求；
事務處理相對更為複雜；
切分達到一定程度後。擴充套件性會遇到限制
過度切分可能會帶來系統過度複雜而難以維護；
mysql 水平分表 垂直分表
mysql的分表技術 水平分割技術 以qq使用者登入為例 建立uuid表 create table uuid id int unsigned primary key auto increment 建立3張使用者表 create table qqlogin0 id int unsigned prima...
水平和垂直分表
原文 1，水平分割 例 qq的登入表。假設qq的使用者有100億，如果只有一張表，每個使用者登入的時候資料庫都要從這100億中查詢，會很慢很慢。如果將這一張表分成100份，每張表有1億條，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1.qq99表。使用者登入的時候，可以將使用者的id 100，那麼會得到0 ...
垂直分表水平分表
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