mysql大数据分表技术

1. mysql水平分表的几种方法

1.按时间分表

这种分表方式有一定的局限性，当数据有较强的实效性，如微博发送记录、微信消息记录等，这种数据很少有用户会查询几个月前的数据，如就可以按月分表。

2.按区间范围分表

一般在有严格的自增id需求上，如按照user_id水平分表：
table_1 user_id从1~100w
table_2 user_id从101~200w
table_3 user_id从201~300w
...

3.hash分表

通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。
按如下分10张表：

• functionget_hash_table($table,$userid)

• {

• $str=crc32($userid);

• if($str<0){

• $hash="0".substr(abs($str),0,1);

• }else{

• $hash=substr($str,0,2);

• }

• return$table."_".$hash;

• }

• echo get_hash_table('message','user18991');//结果为message_10

• echo get_hash_table('message','user34523');//结果为message_13

2. mysql大数据分库分表

按月分库...查询不是问题..在sql语句前加上数据库名就行了...

3. 利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题

mysql解决大数据量存储问题的方法是分表。
1.如何去分表
根据什么策略把现有表中的数据分到多个表中，并且还有考虑到以后的扩展性上。

建立一张索引表，用户id与数据库id对应，（这里他将相同结构的表分在了不同的数据库中进一步减少压力，但同时对于数据的同步也需要通过其他手段来解决），其本质也是分表了同时分库了。这么做的好处是便于以后的扩展，但损耗一点性能，因为会多一次查询。这样索引表可能会成为新的瓶颈，除非用户不会一直增长哈。
我的做法属于另一种，写了个算法通过计算某列值，按照一定规律将数据大致均分在每个分表中。至于扩展性，写算法时候考虑进去了以后增加分表数的问题了。
选择哪种策略，是要看自己的表的业务特点了，方法没有绝对的优缺，还是要根据自己的需求选取。
2.分表之后主键的维护
分表之前，主键就是自动递增的bigint型。所以主键的格式已经提早被确定了，像什么uuid之类的就被直接pass掉了。
还有想过自己写一个主键生成程序，利用Java 的Atomic原子量特性，但是考虑还需要增加工作量并且高并发下，这里很可能是个隐患。
还有就是通过应用层上管理主键，如redis中有原子性的递增。

4. 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

mysql分库分表一般有如下场景

其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器

实现动态数据源获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:

5. mysql 如何处理亿级数据

1、数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这来4个字段，自其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

6. mysql数据库一个表最多可以放多少条数据mysql数据库怎么做分表请高手指点一下，谢谢

mysql对数据库和表的大小都没有做限制，mysql是一个软件，每一个表都是一个独立的文件，大小要看具体操作系统对单个文件的限制。因此，很大，一般不需要管它 。

mysql自5.1以后支持分区表，语法同Oracle类似
分区表类型有range、list、hash、key等几种，我给一个range分区的例子吧

CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL,
fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT NOT NULL,
store_id INT NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21)
);