一、資料庫表分割技術

資料庫表分割技術包含以下內容:

• 水平分割
• 垂直分割
• 庫表雜湊

1.1、水平分割

什麼是水平分割？打個比較形象的比喻，在食堂吃飯的時候，只有一個視窗，排隊打飯的隊伍太長了，都排成S型了，這時容易讓排隊的人產生焦慮情緒，容易產生混 亂，這時一個管理者站出來，增加多個打飯視窗，把那條長長的隊伍攔腰截斷成幾隊。更形象一點的理解，你拿一把“手術刀”，把一個大表猛的切了幾刀，結果這個大表，變成了幾個小表。

水平分割根據某些條件將資料放到兩個或多個獨立的表中。即按記錄進分分割，不同的記錄可以分開儲存，每個子表的列數相同。水平切割將表分為多個表。每個表包含的列數相同，但是資料行更少。例如，可以將一個包含十億行的表水平分割槽成 12 個表，每個小表表示特定年份內一個月的資料。任何需要特定月份資料的查詢只需引用相應月份的表。

通常用來水平分割表的條件有：日期時間維度、地區維度等，當然還有更多的業務維度。

下面我舉幾個例子來解說一下

• 案例1：某個公司銷售記錄資料量太大了，我們可以對它按月進行水平分割，每個月的銷售記錄單獨成一張表。
• 案例2：某個集團在各個地區都有分公司，該集團的訂單資料表太大了，我們可以按分公司所在的地區進行水平切割。
• 案例3：某電信公司的話單按日期、地市水平切割後，發現資料量太大，然後他們又按品牌、號碼段進行水平切割

水平分割通常在下面的情況下使用：
　　（1）表資料量很大，分割後可以降低在查詢時需要讀的資料和索引的頁數，同時也降低了索引的層數，加快了查詢速度。
　　（2）表中的資料本來就有獨立性，例如表中分別記錄各個地區的資料或不同時期的資料，特別是有些資料常用，而另外一些資料不常用。
　　（3）需要把資料存放到多個介質上。
　　（4）需要把歷史資料和當前的資料拆分開。

水平分割優點：
1：降低在查詢時需要讀的資料和索引的頁數，同時也降低了索引的層數，加快了查詢速度。

水平分割缺點：
1：水平分割會給應用增加複雜度，它通常在查詢時需要多個表名，查詢所有資料需要union操作。在許多資料庫應用中，這種複雜性會超過它帶來的優點，因為只要索引關鍵字不大，則在索引用於查詢時，表中增加兩到三倍資料量，查詢時也就增加讀一個索引層的磁碟次數。

1.2、垂直分割

什麼是垂直分割呢？打個形象的比喻，一個小公司通過短短几年發展變成了一個跨國大企業，以前的部門架構明顯不能滿足現在的業務發展，CEO噼裡啪啦的把公司分成了財務部、人事部、生產部、銷售部門…..，一下子成立了多個部門，各司其職。這個還算比較形象吧，有木有？呵呵

垂直分割表（不破壞第三正規化），把主鍵列和一些列放到一個表，然後把主鍵列和另外的一些列放到另一個表中。將原始表分成多個只包含較少列的表。如果一個表中某些列常用，而另外一些列不常用，則可以採用垂直分割。

垂直分割優點：
1：垂直分割可以使得行資料變小，一個資料塊(Block)就能存放更多的資料，在查詢時就會減少I/O次數(每次查詢時讀取的Block 就少)。
2：垂直分割表可以達到最大化利用Cache的目的。
垂直分割缺點：
1：表垂直分割後，主碼(主鍵)出現冗餘，需要管理冗餘列
2：會引起表連線JOIN操作（增加CPU開銷）需要從業務上規避

1.3、庫表雜湊

表雜湊與水平分割相似，但沒有水平分割那樣的明顯分割界限，採用Hash演算法把資料分散到各個分表中, 這樣IO更加均衡。一般來說，我們會按照業務或者功能模組將資料庫進行分離，不同的模組對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫雜湊，比如使用者表，按照使用者ID進行表雜湊，雜湊128張表，則應就能夠低成本的提升系統的效能並且有很好的擴充套件性

轉載自：資料庫表分割技術淺析(水平分割/垂直分割/庫表雜湊)