一、Mysql分表的原因

1、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。
2、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、分表的规则

这里只讨论最简单的分表规则取模

假如我们需要把用户表分为100张表 

user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_1,user_2等表,user_1 + user_2 + …的数据刚好是一份完整的数据。

 
1)我们采用最简单的分表方案  取模
我们根据用户的id来模100
比如 用户id为1000156    模上100  为56  那添加数据或者读取数据的时候  都是在user_56这个表操作
 
下面是分表的脚本
#!/bin/sh

# dev | idc
dbenv=dev if [ "${dbenv}" = "dev" ]; then
mysql_user=root
mysql_pass=root
mysql_host=
fi
if [ "${dbenv}" = "idc" ]; then
mysql_user=root
mysql_pass=root
mysql_host="-h 10.10.10.10"
fi mysql_cmd="mysql -u${mysql_user} -p${mysql_pass} ${mysql_host} --default-character-set=utf8" for i in {..}
do
${mysql_cmd} <<EOF use md_mydatabasel; create table t_user_$i
(
f_uin bigint() NOT NULL DEFAULT '',
f_name varchar() NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (f_uin)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; EOF done

下面是删除表的脚本

 
#!/bin/sh

# dev | idc
dbenv=dev if [ "${dbenv}" = "dev" ]; then
mysql_user=root
mysql_pass=root
mysql_host=
fi
if [ "${dbenv}" = "idc" ]; then
mysql_user=midea
mysql_pass=MD_midea
mysql_host="-h 10.10.10.10"
fi mysql_cmd="mysql -u${mysql_user} -p${mysql_pass} ${mysql_host} --default-character-set=utf8" for i in {..}
do
${mysql_cmd} <<EOF use md_mydatabasel; drop table t_user_$i; EOF
done
 
2)每张表需要保证 用户的id为全局唯一的
有个简单的解决方案是  
在数据库里面 建立一个表  只有一个字段 是专门用来取号码的
即每次  需要创建一个新用户,则从这个表里面取一个号码 同时让这个号码增加一个
这个来保证每个用户的id都是全局唯一的
CREATE TABLE t_global_number (
f_global_id bigint(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (f_global_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
3)关于数据读取
我们尽量让请求不要直接去查询数据库
我们可以每次查到数据就放到redis的缓存里面。
如果数据没改变则一直用缓存
一旦数据改变了就 删除缓存
这样可以减轻数据库的查询负担
 
 
 
三、分库分表产生的问题,及注意事项 
1.   分库分表维度的问题 
假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来,如果按照用户的纬度分表,则每个用户的交易记录都保存在同一表中,所以很快很方便的查找到某用户的购买情况,但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中,查找起来比较麻烦。反之,按照商品维度分表,可以很方便的查找到此商品的购买情况,但要查找到买人的交易记录比较麻烦。

所以常见的解决方式有: 
     a.通过扫表的方式解决,此方法基本不可能,效率太低了。 
     b.记录两份数据,一份按照用户纬度分表,一份按照商品维度分表。 
     c.通过搜索引擎解决,但如果实时性要求很高,又得关系到实时搜索。

2.   联合查询的问题 
联合查询基本不可能,因为关联的表有可能不在同一数据库中。

3.   避免跨库事务 
避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表,一个是操作起来更复杂,效率也会有一定影响。

4.   尽量把同一组数据放到同一DB服务器上 
例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中,当db1挂了的时候,卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。 

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