数据量在什么情况下需要分表?
为了保证数据库的查询效率,当数据达成一定量时建议进行分表操作
1、oracle
当oracle单表的数据量大于2000万行时,建议进行水平分拆。
2、mysql
当mysql单表的数据量大于1000万行时,建议进行水平分拆。
单表容量到了1000W以上基本上稍微复杂一点的SQL都需要仔细优化,这时候的SQL耗时主要集中在磁盘IO上,数据命令缓存的概率降低,总之不好搞,如果是正常的互联网项目,提前分库分表,在前期能做的先做了,后面会省很多时间处理数据迁移的事情,数据操作比较频繁,比如订单表,可能涉及到的插入和更新操作特别频繁,特别是大并发的时候,这时如果只用一个库,对磁盘的IO和mysql的性能都是一种考验,所以要分库分表,把操作频繁的表和基本信息表分开处理,减小单个数据库的压力,同时也不影响其他基本信息的读写
如果只有一台服务器,当select很多时,update和delete会被这些select访问中的数据堵塞,等待select结束,并发性能不高,此时就要选择读写分离了,主 库 负 责 写 , 从 库 负 责 读 /color{#FF0000}{主库负责写,从库负责读}主库负责写,从库负责读
具体情况根据数据库服务器的配置和架构有关,仅供参考
3、sqlserver
sqlserver一般如下条件就可以选择分区分表操作了
1、表的大小超过2GB。
2、表中包含历史数据,新的数据被增加都新的分区中。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后,每次查询都需要消耗大量的时间,所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表,在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件,便于我们对数据的管理。
分库分表是什么,什么情况下需要用分库分表
1、什么是分库分表?
顾名思义,即把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。
2、什么情况下需要分库分表?
当一个数据库被创建之后,随着时间的推移和业务量的增加,数据库中表以及表中的数据量就会越来越多,就有可能出现两种弊端:(1)数据库的存储资源是有限的,其负载能力也是有限的,数据的大量积累肯定会导致其处理数据的能力下降;(2)数据量越多,那么对数据的增删改查操作的开销也会越来越大,所以,当出现如上两种情况,分库分表势在必行。
3、分库分表的方式
(1)垂直切分
适用场景:如果是因为表的个数多而让数据多,可以按照功能划分,把联系密切的表切分出来放在同一个库中(分库);
如果表的字段太多,可以以列为出发点,将字段进行拆分(分表);
(2)水平切分
适用场景:如果是因为表中的数据量过于庞大,则可以采用水平切分,按照某种约定好的规则将数据切分到不同的数据库中;
必须要根据当前数据库的情况做出合适的选择,也可以将两种情况结合在一起。
4、如何联合查找?
分库分表的结果会使数据分散,不好查询,主要有两种查询方式:
(1)、分步查:先查找主表,然后得到关联表的id,再发起请求得到关联数据;
(2)、联合查:同时发起多个查询请求,然后将所有的结果集合起来。
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