mysql分表详解
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
难道数据量大就要分表?
mysql数据量对索引的影响
本人mysql版本为5.7
新增数据测试
为了测试mysql索引查询是否和数据量有关,本人做了以下的测试准备:
新建4个表article1,article2,article3,article4,article5 每个表分别插入20万,50万,100万,200万,1500万的数据,数据都是随机生成
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create table test.article1( id int auto_increment comment 'id' primary key , user_id int not null comment '用户id' , title varchar (64) not null comment '标题' , add_time datetime null comment '新增时间' , update_time int null comment '更新时间' , description varchar (255) null comment '简介' , status tinyint(1) null comment '状态 1正常 0隐藏' ) charset = utf8; create index article_title_index on test.article1 (title); |
生成数据脚本,使用easyswoole,多协程插入:
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<?php include "./vendor/autoload.php" ; \EasySwoole\EasySwoole\Core::getInstance()->initialize(); for ( $i = 0; $i <= 2000; $i ++) { //协程最多3000,创建1000个协程 go( function () use ( $i ) { \App\Utility\Pool\MysqlPool::invoke( function (\App\Utility\Pool\MysqlPoolObject $mysqlObject ) use ( $i ) { for ( $y = 0; $y <= 1000; $y ++) { //每个协程插入100条数据 $data = [ 'user_id' => mt_rand(1, 2500), 'title' => \EasySwoole\Utility\Random::character(32), //随机生成32位字母的标题 'add_time' => date ( 'Y-m-d H:i:s' , mt_rand( strtotime ( '2018-01-01' ), strtotime ( '2019-01-01' ))), //随机生成日期 'update_time' => mt_rand( strtotime ( '2018-01-01' ), strtotime ( '2019-01-01' )), //随机生成日期 'description' => getChar(mt_rand(8, 64)), //随机生成8-64位汉字, 'status' => mt_rand(0, 1), ]; $mysqlObject ->insert( 'article2' , $data ); } echo "协程$i 插入完成\n" ; }, -1); }); } function getChar( $num ) // $num为生成汉字的数量 { $b = '' ; for ( $i = 0; $i < $num ; $i ++) { // 使用chr()函数拼接双字节汉字,前一个chr()为高位字节,后一个为低位字节 $a = chr (mt_rand(0xB0, 0xD0)) . chr (mt_rand(0xA1, 0xF0)); // 转码 $b .= iconv( 'GB2312' , 'UTF-8' , $a ); } return $b ; } |
生成的数据如图:
数据库总条数预览:
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select ( select count (1) from article1) as "1" , ( select count (1) from article2) as "2" , ( select count (1) from article3) as "3" , ( select count (1) from article4) as "4" , ( select count (1) from article5) as "5" ; |
查询时间测试
查询脚本
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<?php /** * Created by PhpStorm. * User: tioncico * Date: 19-5-11 * Time: 下午7:20 */ include "./vendor/autoload.php" ; \EasySwoole\EasySwoole\Core::getInstance()->initialize(); go( function () { /** * @var $db \App\Utility\Pool\MysqlPoolObject */ $db = \App\Utility\Pool\MysqlPool::defer(); $startTime = microtimeFloat(); //查询1000次 for ( $i = 0; $i < 10000; $i ++) { $str =\EasySwoole\Utility\Random::character(32); //随机生成字符串,用于查询 $data = $db ->where( 'title' , $str )->getOne( 'article1' ); } echo "1耗时" . (microtimeFloat() - $startTime ) . '秒' .PHP_EOL; $startTime = microtimeFloat(); //查询1000次 for ( $i = 0; $i < 10000; $i ++) { $str =\EasySwoole\Utility\Random::character(32); //随机生成字符串,用于查询 $data = $db ->where( 'title' , $str )->getOne( 'article2' ); } echo "2耗时" . (microtimeFloat() - $startTime ) . '秒' .PHP_EOL; $startTime = microtimeFloat(); //查询1000次 for ( $i = 0; $i < 10000; $i ++) { $str =\EasySwoole\Utility\Random::character(32); //随机生成字符串,用于查询 $data = $db ->where( 'title' , $str )->getOne( 'article3' ); } echo "3耗时" . (microtimeFloat() - $startTime ) . '秒' .PHP_EOL; $startTime = microtimeFloat(); //查询1000次 for ( $i = 0; $i < 10000; $i ++) { $str =\EasySwoole\Utility\Random::character(32); //随机生成字符串,用于查询 $data = $db ->where( 'title' , $str )->getOne( 'article4' ); } echo "4耗时" . (microtimeFloat() - $startTime ) . '秒' .PHP_EOL; $startTime = microtimeFloat(); //查询1000次 for ( $i = 0; $i < 10000; $i ++) { $str =\EasySwoole\Utility\Random::character(32); //随机生成字符串,用于查询 $data = $db ->where( 'title' , $str )->getOne( 'article5' ); } echo "5耗时" . (microtimeFloat() - $startTime ) . '秒' .PHP_EOL; }); function microtimeFloat() { list( $usec , $sec ) = explode ( " " , microtime()); return ((float) $usec + (float) $sec ); } |
该脚本是一个实例脚本,在后面的其他测试中依旧使用该脚本,修改下字段和逻辑
title全索引查询一条时间情况:(为了准确,本人运行了多次)
可以看出,数据量在200万以下时,查询时间几乎没有差别,只是在数据量1400万时,查询1万次的时间增加了1秒
注:本人在之前测试,和之后测试时,查询article5时时间大概是2.1-2.5秒左右,可能mysql有其他知识点本人未掌握,所以没法详细解释
title全索引查询不限制条数时间情况:(为了准确,本人运行了多次)
可以看出,在200万数据之前 查询时间并没有太大的差距,1400万有一点点的差距
title like 左前缀 索引查询不限制条数时间情况:(为了准确,本人运行了多次)
根据这次测试,我们可以发现
1:mysql的查询和数据量的大小关系并不大(微乎其微)
2:mysql只要是命中索引,不管数据量有多大,都会非常快(快的一批,由于本人比较懒,并且本人之前也测试过单表1.5亿速度一样很快,就懒得继续新增2亿测试数据了,太累)
什么情况需要分表
从上面的章节可以发现,数据量的多少和查询速度其实关系不是很大,那么为什么要分表呢?原因有以下几种:
1: 单表 不涉及索引的操作太多,无法直接命中索引的
2:模糊查找范围过大,无法直接命中索引的,例如日志表查时间区间
3:单表数据量过大,操作繁忙的
4:数据量过大,有大部分数据很少访问的(冷热数据)
5:装逼,需要用分表装逼的
分表优缺点
在上面,我们已经知道了为什么要分表,分表该怎么分呢?
首先,我们需要先搞懂分表的意义
数据分表有着以下好处:
1:分散表压力,使其响应速度提高
2:数据降维,提升查询速度
3:分冷热数据,更好管理,备份
4:支持分布式部署数据库,将压力分担到其他服务器中
同时,缺点如下:
1:分表之后较难管理多表
2:join表时可能需要join多个
3:查询模糊数据时需要全部的表一起查
所以,数据量不大时候,不建议分表。
水平分表
根据数据的不同规则作为一个分表条件,区分数据以数据之间的分表叫做水平分表
水平分表是比较常见的分表方法,也是解决数据量大时候的分表方法,在水平分表中,也根据场景的不同而分表方法不同
取模分表
假设有个用户表(1000w用户)需要分表,那么我们可以根据该用户表的唯一标识(id ,用户账号)进行取模分表
重新新建n个表。例如5个, user1,user2,user3....uesr5
取出所有用户,根据 用户账号进行取模,例如:
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<?php $userAccount = 'tioncico' ; $num = (crc32( $userAccount )%5); $tableName = 'user' .( $num +1); echo "{$userAccount}应该存储到{$tableName}表" ; //tioncico应该存储到user3表 |
不建议使用id分表,因为一般情况下,我们是使用账号,或者其他唯一标识 来进行区分某个人的,如果你表设计像qq号一样,那完全可以将id命名为其他的字段,用于区分,自增id同样需要
取模分表法会使数据尽量的均衡分布,压力均衡,非常适合于需要通过特定标识字段查找数据的表(会员表)
冷热数据分表
冷热数据大多数体现在跟时间有关的 日志表,订单表上面
在冷热数据分表时,我们应该遵循以下几种分表规则
1:数据冷热分表,需要注意冷热数据的界限
例如,商城订单表,每天增加100万的订单,一年就会增加到3.6亿的订单数,而大多数情况下,用户只会查询近1-3个月的数据,我们可以
通过订单时间进行分表,只需要按照月份进行分表即可
2:通过取模分表,需要注意取模字段,
垂直分表
区分一条数据的不同字段,叫做垂直分表
垂直分表其实我们在设计数据库时,可能已经是用到了的,比如会员金额表,关联会员表的userId,这个时候,其实就可以叫做是垂直分表
把会员金额的字段分到了其他的表中(会员金额表)
垂直分表较为简单,有以下几种分法:
1:字段意义和表其他字段意义不同,可以尝试分表
2:字段占用空间太大,不常用或只在特定情况使用,可以尝试分表
3:字段与其他字段更新时间不同,可以尝试分表
以上是本人对分表的一些理解,如果有错误或者补充,欢迎各位大神指点一二,本人感激不尽
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