今天小编给大家分享一下MySQL适合分表的情况有哪些的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

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mysql中适合分表的情况：1、数据量过大，正常运维影响业务访问时，例如对数据库进行备份需要大量的磁盘IO和网络IO、对一个表进行DDL修改会锁住全表、对大表进行访问与更新出现锁等待；2、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分；3、单表中的数据量快速增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分。

本教程操作环境：windows7系统、mysql8版本、Dell G3电脑。

并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。

不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。

那么mysql中什么时候考虑分表

1、数据量过大，正常运维影响业务访问

这里说的运维，指：

• 对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。例如1T的数据，网络传输占50MB时候，需要20000秒才能传输完毕，整个过程的风险都是比较高的

• 对一个很大的表进行DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时间会很长，这段时间业务不能访问此表，影响很大。如果使用pt-online-schema-change，使用过程中会创建触发器和影子表，也需要很长的时间。在此操作过程中，都算为风险时间。将数据表拆分，总量减少，有助于降低这个风险。

• 大表会经常访问与更新，就更有可能出现锁等待。将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力

2、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分

举个例子，假如项目一开始设计的用户表如下：

在项目初始阶段，这种设计是满足简单的业务需求的，也方便快速迭代开发。而当业务快速发展时，用户量从10w激增到10亿，用户非常的活跃，每次登录会更新 last_login_name 字段，使得 user 表被不断update，压力很大。而其他字段：id, name, personal_info 是不变的或很少更新的，此时在业务角度，就要将 last_login_time 拆分出去，新建一个 user_time 表。

personal_info 属性是更新和查询频率较低的，并且text字段占据了太多的空间。这时候，就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。

3、数据量快速增长

随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了。此时一定要选择合适的切分规则，提前预估好数据容量

业务案例分析

1、用户中心业务场景

用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、查询/修改等功能，其核心表为：

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，在进行分库分表前，需要对业务场景需求进行梳理：

• 用户侧：前台访问，访问量较大，需要保证高可用和高一致性。主要有两类需求：

• 用户登录：通过login_name/phone/email查询用户信息，1%请求属于这种类型

• 用户信息查询：登录之后，通过uid来查询用户信息，99%请求属这种类型

• 运营侧：后台访问，支持运营需求，按照年龄、性别、登陆时间、注册时间等进行分页的查询。是内部系统，访问量较低，对可用性、一致性的要求不高。

2、水平切分方法

当数据量越来越大时，需要对数据库进行水平切分，上文描述的切分方法有"根据数值范围"和"根据数值取模"。

"根据数值范围"：以主键uid为划分依据，按uid的范围将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid范围为0~1000w的数据，user-db2存储uid范围为1000w~2000wuid数据。

• 优点是：扩容简单，如果容量不够，只要增加新db即可。

• 不足是：请求量不均匀，一般新注册的用户活跃度会比较高，所以新的user-db2会比user-db1负载高，导致服务器利用率不平衡

"根据数值取模"：也是以主键uid为划分依据，按uid取模的值将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid取模得1的数据，user-db2存储uid取模得0的uid数据。

• 优点是：数据量和请求量分布均均匀

• 不足是：扩容麻烦，当容量不够时，新增加db，需要rehash。需要考虑对数据进行平滑的迁移。

非uid的查询方法

水平切分后，对于按uid查询的需求能很好的满足，可以直接路由到具体数据库。而按非uid的查询，例如login_name，就不知道具体该访问哪个库了，此时需要遍历所有库，性能会降低很多。

对于用户侧，可以采用"建立非uid属性到uid的映射关系"的方案；对于运营侧，可以采用"前台与后台分离"的方案。

1、建立非uid属性到uid的映射关系

• 映射关系

例如：login_name不能直接定位到数据库，可以建立login_name→uid的映射关系，用索引表或缓存来存储。当访问login_name时，先通过映射表查询出login_name对应的uid，再通过uid定位到具体的库。

映射表只有两列，可以承载很多数据，当数据量过大时，也可以对映射表再做水平切分。这类kv格式的索引结构，可以很好的使用cache来优化查询性能，而且映射关系不会频繁变更，缓存命中率会很高。

• 基因法

分库基因：假如通过uid分库，分为8个库，采用uid%8的方式进行路由，此时是由uid的最后3bit来决定这行User数据具体落到哪个库上，那么这3bit可以看为分库基因。

2、前台与后台分离

对于用户侧，主要需求是以单行查询为主，需要建立login_name/phone/email到uid的映射关系，可以解决这些字段的查询问题。

而对于运营侧，很多批量分页且条件多样的查询，这类查询计算量大，返回数据量大，对数据库的性能消耗较高。此时，如果和用户侧公用同一批服务或数据库，可能因为后台的少量请求，占用大量数据库资源，而导致用户侧访问性能降低或超时。

这类业务最好采用"前台与后台分离"的方案，运营侧后台业务抽取独立的service和db，解决和前台业务系统的耦合。由于运营侧对可用性、一致性的要求不高，可以不访问实时库，而是通过binlog异步同步数据到运营库进行访问。在数据量很大的情况下，还可以使用ES搜索引擎或Hive来满足后台复杂的查询方式。

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