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接下来，我们就分别对分表和分库来谈谈一些使用的思路和技巧。

分表

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以在同一个库里，也可以放到不同的库。当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1.纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。(所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。)

分表技巧： 根据数据的活跃度进行分离，(因为不同活跃的数据，处理方式是不同的)

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

(1)首先，存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

(2)其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作是查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2.横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表技巧： 根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：

同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大的时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求(因为，不可能绝对的平均，只是假设)，这样压力就降低了很多。

注意：数据库的复制能解决访问问题，并不能解决大规模的并发写入问题，要解决这个问题就要考虑MySQL数据切分了。

数据切分

顾名思义，就是数据分散，将一台主机上的数据分摊到多台，减轻单台主机的负载压力，有两种切分方式，一种是分库，即按照业务模块分多个库，每个库中的表不一样，还有一种就是分表，按照一定的业务规则或者逻辑将数据拆分到不同的主机上，每个主机上的表是一样的，这个有点类似于Oracle的表分区。

（编辑：通化站长网）

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