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可以看mysql的data文件夹下面的数据库文件，就可以查看当前分区情况。还有几种获取MySQL分区表信息的常用方法SHOW CREATE TABLE 可以查看创建分区表的CREATE语句 SHOW TABLE STATUS 可以查看表是否为分区表 查看INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS表 可以查看表具有哪几个分区、分区的方法、分区中数据的记录数等重要信息
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给你个简单的演示
$sql="SELECT * FROM `数据表` WHERE `xx = 'xx'";
$pd=mysql_query($sql,$con);
$con是数据库连接配置
select为数据查询，删除用del 添加用insert 修改用update
mysql分库分表一般有如下场景
其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。
在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。
这里我们以分KV表水平拆分为场景
对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可
分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)
分表后表名为kv_000 ~ kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次类推!
水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案
场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析
目标:
表结构如下(节选部分字段):
按照user_id sharding
假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1 分到db_001库
user_id % 1024 = 2 分到db_002库
依次类推
目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点
最多可以增加只1024个节点,性能线性增长
对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到
基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器
实现动态数据源获取接口
测试结果如下
由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源
对于分库:
原始sql:
目标sql:
其中定义了三个注解
@useMaster 是否强制读主
@shardingBy 分片标识
@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略
1)编写entity
Insert
select
以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
此插件具体实现方案已开源:
目录如下:
mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:
1.按时间分表
这种分表方式有一定的局限性，当数据有较强的实效性，如微博发送记录、微信消息记录等，这种数据很少有用户会查询几个月前的数据，如就可以按月分表。
2.按区间范围分表
一般在有严格的自增id需求上，如按照user_id水平分表：
table_1 user_id从1~100w
table_2 user_id从101~200w
table_3 user_id从201~300w
...
3.hash分表
通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。
按如下分10张表：
function get_hash_table($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
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整 性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql 对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对 表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这 也是我们为什么要分表的原因。
mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：
目前针对海量数据的优化有两种方法：
（1）垂直分割
优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。
不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。
（2）水平分割
如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。
假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。
