一、前言

大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机,在尝试添加索引及查询方式修改后,还有没有更有效的解决方案呢?

分库、分表、分区这些概念咱就应该了解一下。

二、分表

假如一个大型商城有一个订购关系表,每个用户的订单都落在这个表里面,那么时间一长,要进行查询的时候,肯定慢得要死,这样的系统给客户用,那就凉凉思密达了...

拆分思想

咱可以对这个总表进行拆分,例如对年进行拆分,每个年表只存一年的记录,那么这样数据就分散开来了,每个表的数据就少很多,根据具体情况还可以按月分,按日分等等...

PS:注意,分表使用时,查询语句里要进行动态拼装查询的表名。

三、分区

简介

年表创建过后,查询就是查询年表中的数据,可是虽然分表了,但是年表中的数据量仍然很大,查询速度虽然有提升,但并不能满足用户的要求,此时考虑在年表中再根据月份进行分区。

定义

表分区后,逻辑上仍然是一张表,只不过将表中的数据在物理上存放到多个表空间上

目的

这样在查询数据时,会查询相应分区的数据,减少SQL操作的数据量,避免了全表扫描,从而提升查询效率

水平分区

对行进行分区,举个例子来说,就是一个表中有1000万条数据,每100万条数据划一个分区,这样就将表中数据分到10个分区中去。

PS:水平分区要通过某个特定的属性列进行分区,如用时间先orderBy后再分区。

垂直分区

对列进行分区,减少表的宽度,从而提升查询效率。

比如一个学生表中,有他相关的信息列,还有论文列以CLOB存储,可以把这些不经常使用的CLOB划分到另一个分区,需要访问时再调用它。

代码样例

--水平分区

--按照订单时间进行水平分区
CREATE TABLE ORDER_ACTIVITIES
(
ORDER_ID NUMBER(7) NOT NULL,
ORDER_DATE DATE,
TOTAL_AMOUNT NUMBER,
CUSTOTMER_ID NUMBER(7),
PAID CHAR(1)
)
PARTITION BY RANGE (ORDER_DATE)
(
PARTITION ORD_ACT_PART01 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01- MAY -2003','DD-MON-YYYY')) TABLESPACE ORD_TS01,
PARTITION ORD_ACT_PART02 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUN-2003','DD-MON-YYYY')) TABLESPACE ORD_TS02,
PARTITION ORD_ACT_PART02 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2003','DD-MON-YYYY')) TABLESPACE ORD_TS03
); --按省份进行分区
CREATE TABLE ListTable
(
id INT PRIMARY KEY ,
name VARCHAR (20),
area VARCHAR (10)
)
PARTITION BY LIST (area)
(
PARTITION part1 VALUES ('guangdong','beijing') TABLESPACE Part1_tb,
PARTITION part2 VALUES ('shanghai','nanjing') TABLESPACE Part2_tb
); --垂直分区 PS:垂直分区思路是将写入操作比较频繁的数据表,把这个两个表分离出来,放在不同的服务器
PS:可以理解为外键的关联方式(不知道准不准确...)

--查询分区数据
select * from 表 partition(分区名) where 条件;  

参考资料:

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