數據庫優化-水平拆分 垂直拆分

過某種特定的條件，將存放在同一個數據庫中的數據分散存放到多個數據庫上，實現分佈存儲，經過路由規則路由訪問特定的數據庫，這樣一來每次訪問面對的就不是單臺服務器了，而是N臺服務器，這樣就能夠下降單臺機器的負載壓力。提示：sqlserver 2005版本以後，能夠友好的支持「表分區」。

　　垂直(縱向)拆分：是指按功能模塊拆分，好比分爲訂單庫、商品庫、用戶庫...這種方式多個數據庫之間的表結構不一樣。

　　水平(橫向)拆分：將同一個表的數據進行分塊保存到不一樣的數據庫中，這些數據庫中的表結構徹底相同。

▲(縱向拆分)

▲(橫向拆分)

　　1，實現原理：使用垂直拆分，主要要看應用類型是否合適這種拆分方式，如系統能夠分爲，訂單系統，商品管理系統，用戶管理系統業務系統比較明的，垂直拆分能很好的起到分散數據庫壓力的做用。業務模塊不明晰，耦合(表關聯)度比較高的系統不適合使用這種拆分方式。可是垂直拆分方式並不能完全解決全部壓力問題，例如 有一個5000w的訂單表，操做起來訂單庫的壓力仍然很大，如咱們須要在這個表中增長(insert)一條新的數據，insert完畢後，數據庫會針對這張表從新創建索引，5000w行數據創建索引的系統開銷仍是不容忽視的，反過來，假如咱們將這個表分紅100個table呢，從table_001一直到table_100，5000w行數據平均下來，每一個子表裏邊就只有50萬行數據，這時候咱們向一張只有50w行數據的table中insert數據後創建索引的時間就會呈數量級的降低，極大了提升了DB的運行時效率，提升了DB的併發量，這種拆分就是橫向拆分

　　2，實現方法：垂直拆分，拆分方式實現起來比較簡單，根據表名訪問不一樣的數據庫就能夠了。橫向拆分的規則不少，這裏總結前人的幾點，

　　(1)順序拆分：如能夠按訂單的日前按年份才分，2003年的放在db1中，2004年的db2,以此類推。固然也能夠按主鍵標準拆分。

　　優勢：可部分遷移

　　缺點：數據分佈不均，可能2003年的訂單有100W，2008年的有500W。

　　(2)hash取模分： 對user_id進行hash(或者若是user_id是數值型的話直接使用user_id的值也可)，而後用一個特定的數字，好比應用中須要將一個數據庫切分紅4個數據庫的話，咱們就用4這個數字對user_id的hash值進行取模運算，也就是user_id%4,這樣的話每次運算就有四種可能：結果爲1的時候對應DB1;結果爲2的時候對應DB2;結果爲3的時候對應DB3;結果爲0的時候對應DB4，這樣一來就很是均勻的將數據分配到4個DB中。

　　優勢：數據分佈均勻

　　缺點：數據遷移的時候麻煩;不能按照機器性能分攤數據 。

　　(3)在認證庫中保存數據庫配置

　　就是創建一個DB，這個DB單獨保存user_id到DB的映射關係，每次訪問數據庫的時候都要先查詢一次這個數據庫，以獲得具體的DB信息，而後才能進行咱們須要的查詢操做。

　　優勢：靈活性強，一對一關係

　　缺點：每次查詢以前都要多一次查詢，會形成必定的性能損失。