表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...； 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中； 经常组合查询的列放在一张表中； 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可； 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...拆分原则 通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分；比如一张有 400w 的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用 ID...into uid_temp values(null); 得到自增的 ID 后，又通过取模法进行分表插入； 注意，进行水平拆分后的表，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉 auto_increment...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》
3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分，就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题。...2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行： 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。...例子：以film表为例 ?...在该表中，title和description这两个字段占空间比较大，况且在使用频率也比较低，因此可以将其提取出来，将上面的一个达标垂直拆分为两个表（film和film_ext）：如下所示： ?
垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中...; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放...我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4 通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4] 然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询...来提供自增的ID,该表的唯一用处就是提供自增的ID; insert into uid_temp values(null); 得到自增的ID后,又通过取模法进行分表插入; 注意,进行水平拆分后的表,字段的列和类型和原表应该是相同的...,但是要记得去掉auto_increment自增长 另外 部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分; 进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上，从界面上约束用户查询行为
一.横向拆分 create table 新表的名称 select * from 被拆分的表 order by id limit int1,int2 int1为其实位置,int2为几条 注意:这样拆分后主键会失效手动让其主键生效即可所有要执行...alter table 新表的名称 modify 主键字段 int primary key auto_increment 二.纵向拆分 create table 新表的名称 select 需保留的字段...from 被拆分的表 拆分后原表都要保存 主要是把经常查的数据放在一个表里,不经常查的数据不做处理
之前经常被问道这些分库分表的概念，只是大概知道，但是具体如何定义的，为什么这么定义还是不太理解，今天对着数据表中的数据沉思的时候，突然间醒悟，原来这些概念非常好理解，而且可以说水平和垂直这两个词用得恰到好处...垂直分表 也是一样，它的意思是把数据表进行了垂直分割，原来表中的列被分到了不同的表中。 如图所示，desc字段被切割后，会分配到另一张表中。那么为什么要垂直分表，或者说什么情况下适合垂直分表？...答案就是垂直分表的目的就是将表中的含有大量数据的字段，比如text字段，blob字段从表中分离出去，这样可以大大减轻原表的数据压力，而且这些字段的访问量没有其它字段的访问频率高，所以这么处理是合适的。...水平分库 如果你理解了上面的水平分表和垂直分表，那么数据库的分割你也会很好理解。顾名思义，水平分库相当于把数据库水平切割，原来一个表中的数据可能会分配到不同的数据库中，这就是水平分库。...垂直分库 垂直分库，就是将数据库垂直分割，这回一个表中的数据不会被分配到不同数据库，但是不同表可能会分配到不同的数据库。
mysql垂直拆分是什么意思 概念 1、指数据列的分割，将列多的表分割成多个表。表格的记录虽然不多，但字段长，表格占有空间大。 搜索表格时需要大量IO，性能大幅度降低。...此时，有必要将大字段分成另一个表，这个表与原表是一对一的关系。 2、优点，使得行数据变小。...可以使得行数据变小，一个数据块( Block )就能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数 可以达到化利用 Cache 的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起...主键出现冗余，需要管理冗余列 会引起表连接JOIN操作，可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力 依然存在单表数据量过大的问题 事务处理复杂 以上就是mysql垂直拆分的介绍，希望对大家有所帮助...更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑
将发生在 Mysql-Server 和应用容器中，甚至 OOM； 2、业务拓展：业务是不断往前迭代的，意味着针对这个表，将不断有 DDL 和 DML 的 SQL 被执行；这也注定了，如果不对大表进行瘦身...3、大表的垂直拆分 数据库拆分原则：就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。...数据库拆分，分为水平和垂直拆分两种； 水平拆分的典型场景就是大家熟知的分库分表； 垂直拆分则倾向于表重构，按照业务维度进行数据切割。...上文讲了大表背景下导致的种种问题，基于上述原因，我们团队决定趁着重构的机会，进行一次大表垂直拆分：大字段迁移。...我们最终选择垂直拆分的方案。 图片 原因是这个大字段，本身就是一个结构化的对象数据，结构化对象最终可以抽象成一张表。通过将这个大字段拆分到一个新表，随后完成旧表的数据迁移和清理。
数据库水平垂直拆分 当数据库量非常大的时候，DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。...水平拆分 一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。...按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。...分表之后不能避免的就是查询要比以前复杂，通常不建议 join ，一般的做法是做两次查询。 垂直拆分 当一张表的字段过多时则可以考虑垂直拆分。...拆分之后带来的问题 拆分之后由一张表变为了多张表，一个库变为了多个库。最突出的一个问题就是事务如何保证。 两段提交 最终一致性 如果业务对强一致性要求不是那么高那么最终一致性则是一种比较好的方案。
2，垂直分割： 垂直分割指的是：表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。...4，合理的硬件资源和操作系统 如果机器的内存超过4G，那么应当采用64位操作系统和64位MySQL。...案例： 简单购物系统暂设涉及如下表： 1.产品表(数据量10w，稳定) 2.订单表(数据量200w，且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w，且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分...，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分： 解决问题： 表与表之间的io竞争 不解决问题： 单表中数据量增长出现的压力 方案： 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个...server上 水平拆分： 解决问题： 单表中数据量增长出现的压力 不解决问题： 表与表之间的io争夺 方案： 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单
前言 相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。 2....3.1 数据库垂直拆分 数据库垂直拆分 指的是按照业务对数据库中的表进行分组，同组的放到一个新的数据库（逻辑上，并非实例）中。需要从实际业务出发将大业务分割成小业务。...在需要进行分库的情况下，通常可优先考虑垂直拆分。 3.2 数据库水平拆分 在数据库垂直拆分后遇到单机数据库性能瓶颈之后，就可以考虑数据库水平拆分了。...之所以先垂直拆分才水平拆分，是因为垂直拆分后数据业务清晰而且单一，更加方便指定水平的标准。...分表 分表也分为 数据表垂直拆分 和 数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表中的列分成多个表，把表从“宽”变“窄”。
Vim允许你在活动工作区中进行多个水平或垂直拆分。下面展示如何拆分Vim。 创建拆分窗口 假设你在 Vim 中打开了一个文件。现在，你希望将工作区拆分为多个窗口，以提高工作效率。...让我们来看看如何在Vim中创建拆分窗口。 有两种方法可以拆分 Vim 工作区 - 水平和/或垂直拆分。 垂直拆分窗口 假设你已经在 Vim 中打开了一个文件，并且想要垂直拆分屏幕。...要进行垂直分割，请进入正常模式，然后运行以下命令： :vsplit [file_path] 如果指定文件路径，它将在新拆分的窗口中打开该文件，否则，新拆分的窗口将打开同一文件。...你可以按 Ctrl + w 组合键，最后按字母v（v表示垂直拆分）。 水平拆分窗口 Vim还允许你水平拆分窗口。...可选指定一个数字]，然后按“<”（大于）符号以减小当前窗口的宽度 按 Ctrl + w 组合键 [可选指定一个数字]，然后按“\>”（小于）符号以增加当前窗口的宽度 尽可能扩大窗口 以下是你可以按下以垂直展开垂直拆分窗口或水平水平拆分窗口的组合键
数据库中的数据量猛增，由于所有表都在一个数据库中，导致服务器本地存储快满了。 ? 从上图我们可以看的出来，由于表的数量较多，每个表的数据量也较大，但是还没到水平拆分的地步。...目前遇到的问题是服务器的存储不够了，短期内还不用水平拆分，那么方案呼之欲出了：垂直拆分。 解释下什么是垂直拆分？...做垂直拆分其实跟读写分离是一样的，本质上还是多数据源的问题，本文中先考虑最简单的垂直拆分方式，垂直拆分+读写分离我们下篇文章进行讲解。...垂直拆分下的读写分离步骤 从最开始的单库多表，到读写分离，再到垂直拆分多个库。 循序渐进的为大家讲解高并发，大数据量下的数据库解决方案。并引入开源的Sharding-JDBC来实现具体的方案。...垂直拆分后进一步提升性能的方式就是垂直拆分多库的读写分离，如下图： ?
背景# 最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题，该表存放的主要是日志文件，且其中有一个字段存放的数据过大，导致占用空间过大以及查询效率的降低，这种设计其实是不合理的。...目前该表占用1.2T容量，数据量超过3亿条，而这个RDS数据库的容量总共就2T，且由于种种原因无法扩容，迫不得已急需给出解决方案。 2....解决方案# 根据上面的背景，可得出以下这些问题，也给出了解决方案： 问题 解决方法 1 某字段占用空间较大，在MySQL中为text类型，存储的是json格式的数据，该字段平均占用空间为5KB 对字段进行压缩...，把json格式压缩成字节序列，压缩后可节省5倍空间左右 2 单表数据量过大，而我们的业务是基本只取本年的数据，该表中很多不使用的数据导致查询效率降低 对该表按年份分表，本年的数据为热数据，之前的数据为冷数据...log_table，这种方式不仅命中了索引，还避免了全表扫描 2.2.2 步骤二压缩# 上面查出了1万条数据，接着要做的就是批量压缩，如果采用for循环1个1个的压缩，那么效率必然不是最高的，可以利用go
2 垂直拆分2.1 垂直分表将数据表按列拆分，可将一张列比较多的表拆分为多张表。当一个表记录虽不多，但字段较多，致使表占用的空间大，检索表的时候会占用大量的IO，严重降低数据库性能。...此时，就可以把该表拆分为多个不同的表，这些多个表，应与原表保持一对一的关系。...此时就是可以使用垂直拆分，将不想查询的字段拆分到另外的表中。出现这种问题，多是因为最初对数据表的设计不合理导致。如果做好表的设计，该种拆分方式目前的应用并不多。...2.2 垂直分库以数据表为区分依据，将实现不同业务的表，拆分到不同的数据库分片中。这种拆分方式应用最广。不同数据库分片拥有不同的数据表，数据库的名称相同，我们的全量数据等于所有数据库分片的并集。...3 垂直拆分的实现3.1 修改配置修改 schema.xml 文件。
水平拆分就是把一张大表的内容拆分到不同数据表中，来提升数据库的性能 1张表 -> N张表 拆分是根据路由算法来决定 常用的路由算法：哈希值取模 例如 把数据库分为 4 个分库 把模值设置为 1024
在日常的开发工作中，除了JAVA相关的技术，打交道最多的就是Mysql数据库，当数据积累到一定程度，比如500W时就会难免出现一些慢sql，对数据库的优化方式有很多，比如通过增加合理的索引，今天我们来说下其中的垂直分表...垂直分表：顾名思义就是将一张表纵向拆分成多张表，通过拆分后每行的字段数减少了，空间占用变小，当检索表数据时，一次IO就能从磁盘获取更多的数据到内存中，减少了IO次数，降低了响应时间。...拆分的一些原则： 可以根据业务进行拆分，比如原表中有些是一些辅助信息字段，此时可以把辅助信息拆分到另一张表中，并增加与数据的关联，比如增加元数据的主键等。...将核心字段或者经常访问的字段放到一张表中，让表更加原子，清晰，但是以合理为基础，也可以冗余字段，也不要过度拆分。 举个例子：将我们的订单表拆分成订单表和订单扩展信息表，如下 order表 ?...拆分后： t_order表 ? t_order_contact表 ? 订单中的联系人信息是订单的扩展信息，而且不常访问，拆分后原订单表轻量了，更加原子化，效率也提升了。
数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分 1、垂直（纵向）切分 垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。...垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。...如图： 图片.png 垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。...将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力 3、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分 举个例子，假如项目一开始设计的用户表如下： id bigint...这时候，就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了。
4、数据库表的水平拆分 1、为什么水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题，水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致的，以下面的peyment表为例来说明 desc payment; ?...如果单表的数据量达到上亿条，那么这时候我们尽管加了完美的索引，查询效率低，写入的效率也相应的降低。...3、如何将数据平均分为N份 通常水平拆分的方法为： 1、对customer_id进行hash运算，如果要拆分为5个表则使用mod（customer_id，5）取出0-4个值。...2、针对不动的hashid把数据存储到不同的表中。 4、水平拆分面临的挑战 1、夸分区表进行数据查询 前端业务统计：业务上给不同的用户返回不同的业务信息，对分区表没有大的挑战。...2、统计及后台报表操作 但是对后台进行报表统计时，数据量比较大，后台统计时效性比较低，后台就用汇总表，将前后台的表拆分开。
如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。...Mysql数据库分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。...MySQL使用为什么要分库分表？ 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表. 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?...因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题.这个层面可以用xfs文件系统进行替换.但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能.所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用...从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据.所以分库分表还就是一个比较好的选择了.
示例工作表 为演示起见，我制作了一个简单的工作表，如下图1所示。...图1 这里，假设这个工作表所在工作簿的名字是“拆分示例.xlsx”，并且根据列C中的分类来拆分工作表，有两个分类：建设项目和电商，因此应该拆分成两个工作表。此外，列F是计算列，其中包含有公式。...] == '电商'] df1.to_excel(r'D:\建设项目.xlsx',index= False) df2.to_excel(r'D:\电商.xlsx',index = False) 将该工作表按分类拆分成了两个工作表...拆分到同一工作簿中的两个工作表 代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\拆分示例.xlsx') df1 = df.loc[df['分类'] =...= df.loc[df['分类'] ==subcat] myfile.to_excel('D:\\'+subcat+'.xlsx',index = False) 遗憾的是，我现在还不知道怎么在拆分后的工作表中保留原公式
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