1、水平分割:

按记录进分分割,不同的记录可以分开保存,每个子表的列数相同。

水平分割通常在下面的情况下使用:

A 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度。

B 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用。

C需要把数据存放到多个介质上。

例如法规表law就可以分成两个表active-law和 inactive-law。activea-authors表中的内容是正生效的法规,是经常使用的,而inactive-law表则使已经作废的法规,不常被查询。水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来的优点,因为只要索引关键字不大,则在索引用于查询时,表中增加两到三倍数据量,查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。

2、垂直分割:

按列进行分割,即把一条记录分开多个地方保存,每个子表的行数相同。

把主码和一些列放到一个表,然后把主码和另外的列放到另一个表中。如果一个表中某些列常用,而另外一些列不常用,则可以采用垂直分割,另外垂直分割可以使得数据行变小,一个数据页就能存放更多的数据,在查询时就会减少I/O 次数。其缺点是需要管理冗余列,查询所有数据需要join操作。 

例如有表T1

id  name  qty

--------------

1  p1    10

2  p2    20

3  p3    30

4  p4    40

......

......

垂直分割就是按列进行分割,即把一条记录分开多个地方保存,每个子表的行数相同。

例如表T1,可以把id和name放到数据文件p1,把qty放到数据文件p2。

水平分割就是按记录进分分割,不同的记录可以分开保存,每个子表的列数相同。

像表T1,可以把id为单数的放到数据文件P1,双数的放到数据文件P2。

 

 

淘宝下单是在一个数据库事务中进行的,要提高数据库的事务并发数,最有效的办法是拆分,拆分有两种,一是对库进行拆分,另一种是在同一个库中对表进行拆分。

要做拆分首先就要考虑拆分依据的字段,淘宝是根据订单号做拆分的,而下单中有两个维度,买家和卖家,对订单做拆分之后,必须还是可以通过买家,卖家方便的查询着两个维度的数据。该怎么办呢?

这里留个疑问,我先介绍淘宝拆分的规模,淘宝将订单表拆分到16个mysql库中,而在每个库中又将订单表横向拆分为64份,相当于将一个表拆分为1024份。拆分之后事务会分散到1024套表中,这必然会很大程序上增加并发的事务处理能力(这儿我说是必然,但是淘宝在使用这种方案之前是要经过压力测试,实际测试出这种方案的TPS之后,才会逐步采用这种方案的)。

上面留了一个疑问,经过拆分之后如何保证买家卖家快速的查询其下的订单呢?最好的办法是保证买家和卖家下的订单在一张表中,如何保证呢?

淘宝的做法是将买家的id取模后放到订单号中。假定一个订单号是142424594267667;

对于16台服务器,每台服务器64张表只需要2位买家或卖家id的后两位数字就可以准确定位到具体的库和表。订单号中同时存在买家id的最后两位和卖家id的最后两位。分别在订单号的倒数第3,4位数和最后两位数。

假定买家id为123456789,那么在订单号中的最后两位就是89,通过89对16取模就可以定位到具体的库上,通过对64取模就可以定位到具体的表上。