2020-07-28
分类：架构师必读
阅读(367) 评论(0)
当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分都是常见的降低库空间，提升库性能的方法。
user(
uid bigint,
name varchar(16),
pass varchar(16),
age int,
sex tinyint,
flag tinyint,
sign varchar(64),
intro varchar(256)
…);
以某个字段为依据（例如uid），按照一定规则（例如取模），将一个库（表）上的数据拆分到多个库（表）中，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的方法。
垂直拆分是指，将一个属性较多，一行数据较大的表，将不同的属性拆分到不同的库（表）中，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的方法。
（2）每个库（表）的属性至少有一列交集，一般是主键；
以上文提到的用户表为例，垂直拆分结果可能是这样的：
user_base(
uid bigint,
name varchar(16),
pass varchar(16),
age int,
sex tinyint,
flag tinyint,
…);
user_ext(
uid bigint,
sign varchar(64),
intro varchar(256)
…);
（1）将长度较短，访问频率较高的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为主表；
（2）将字段较长，访问频率较低的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为扩展表；
（1）数据库有自己的内存缓冲池，会将磁盘上的数据load到缓冲池里；
（3）在内存有限的情况下，在数据库缓冲池里缓存短row，就能缓存更多的数据；
（4）在数据库缓冲池里缓存高频访问row，就能提升缓存命中率，减少磁盘的访问；
假设数据库内存缓冲池为1G，未拆分的user表1行数据大小为1k，那么只能缓存100w行数据。
如果垂直拆分成user_base和user_ext，其中：
（1）user_base访问频率高，一行大小为0.1k；
画外音：例如uid, name, passwd, 以及一些flag等。
（2）user_ext访问频率低，一行大小为0.9k；
那边缓冲池就就能缓存近乎1000w行user_base的记录，访问磁盘的概率会大大降低，数据库访问的时延会大大降低，吞吐量会大大增加。
（1）水平拆分和垂直拆分都是降低数据量大小，提升数据库性能的常见手段；
（2）垂直拆分的依据，尽量把长度较短，访问频率较高的属性放在主表里；
版权归原创作者所有，任何形式转载请联系作者；
码农code之路 »
数据库究竟该怎么垂直拆？
觉得文章有用就打赏一下文章作者
支付宝扫一扫打赏
微信扫一扫打赏
码农code之路