mysql数据库分表及实现
项目开发中，我们的数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询书读变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。
当出现这种情况时，我们可以考虑分表，即将单个数据库表进行拆分，拆分成多个数据表，然后用户访问的时候，根据一定的算法，让用户访问不同的表，这样数据分散到多个数据表中，减少了单个数据表的访问压力。提升了数据库访问性能。
我们可以进行简单的设想：现在有一个表products存储产品信息，现在有100万用户在线访问，就要进行至少100万次请求，现在我们如果将它分成100个表即products0~~products99,那么利用一定的算法我们就分担了单个表的访问压力，每个表只有1万个请求（当然，这是理想情况下！）
实现mysql 分表的关键在于：设计良好的算法来确定"什么时候情况下访问什么（哪个）表"。
下面我们先来实现一个简单的mysql分表演示：这里使用MERGE分表法
1，创建一个完整表存储着所有的成员信息
create table member( id bigint auto_increment primary key, name varchar(20), sex tinyint not null default '0' )engine=myisam default charset=utf8 auto_increment=1;
加入点数据：
insert into member(id,name,sex) values (1,'jacson','0');
insert into member(name,sex) select name,sex from member;
第二条语句多执行几次就有了很多数据。
2，下面我们进行分表：这里我们分两个表tb_member1,tb_member2
DROP table IF EXISTS tb_member1;
create table tb_member1(
id bigint primary key auto_increment ,
name varchar(20),
sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
DROP table IF EXISTS tb_member2;
create table tb_member2(
id bigint primary key auto_increment ,
name varchar(20),
sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
//创建tb_member2也可以用下面的语句 create table tb_member2 like tb_member1;
3,创建主表tb_member
DROP table IF EXISTS tb_member;
create table tb_member(
id bigint primary key auto_increment ,
name varchar(20),
sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MERGE UNION=(tb_member1,tb_member2) INSERT_METHOD=LAST CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
查看一下tb_member表的结构:desc tb_member;
4,接下来，我们把数据分到两个分表中去：
insert into tb_member1(id,name,sex) select id,name,sex from member where id%2=0;
insert into tb_member2(id,name,sex) select id,name,sex from member where id%2=1;
查看一下主表的数据：select * from tb_member;
注意：总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。
ps:创建主表时可能会出现下面的错误：
ERROR 1168 (HY000): Unable to open underlying table which is differently defined
or of non-MyISAM type or doesn't exist
若遇到上面这种错误，一般从两方面来排查：（从这两方面一般可以解决这个问题，本人也遇到了。）
1，查看上面的分表数据库引擎是不是MyISAM.
2，查看分表与指标的字段定义是否一致。
分表的大概过程和步骤就是这样的，下面我们来看看分表的算法实现：
假设现在有一个应用系统可能会有100亿的用户量，另外一个表一般存储量在不超过100万的时候基本能保持良好性能，计算下来，我们需要1万张表，即分表为1万个表。
我们可以设计成：user_0~user_9999
在用户表里面我们有唯一的标示是用户id,我们尅设计一个小算法来实现用户id与访问表名的对应：
function getTable($id)
{
return 'user_'.sprintf('%d',($id >>20));
}
解释一下：($id >> 20)表示将向右移位20位，（向右移动一位标示减少一半），printf('%d',$data)标示将数据按照十进制输出。
即id为1~1048575（2的20次幂-1）时均访问user_0,1048576~2097152时访问user_1,以此类推.....
那么问题来了，如果用户更多怎么办，现在需要一个可扩展的方法：
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。
我们进行纵向分表后：
1,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,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。
3,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.
