转载：数据表分割策略和实现

一、分表原理

二、策略

目前数据表的分割没有同意标准的做法，不过有几种比较常用的策略，当然你也可以自行定义规则，也可以使用MyISAM引擎的MERGE实现分表（此中分表可以保持外间、事物及其它关联关系），具体如下：

1、取模

使用insert select组合完成从大数据表中select的值，并插入insert到分表中，分割规则不匹配的数据，保持在原表中不做分离，表的名字格式：tablesuffix_n。此种分割策略比较适合用在数据均分灵活且数据分散的需求。

2、时间

使用insert select组合完成从大数据表中select的值，并插入insert到分表中，分割规则不匹配的数据，保持在原表中不做分离，表的名字格式：tablesuffix_date。

date range代表条件日期的范围，比如：201503～201504。

3、哈希

使用insert select组合完成从大数据表中select的值，并插入insert到分表中，分割规则不匹配的数据，保持在原表中不做分离，表的名字格式：tablesuffix_hash。

hash(n)代表获得根据ID生成的hash值的n位字符串，使用它来作为表名的一部分。

4、区域

使用insert select组合完成从大数据表中select的值，并插入insert到分表中，分割规则不匹配的数据，保持在原表中不做分离，表的名字格式：tablesuffix_n~(n+x)。

id range代表当前记录ID的大小范围，比如：0~9999。

5、引擎

可以使用Mysql的MyISAM存储引擎，因为其支持MERAGE类型，结合UNION来实现数据表的分割和数据同步。这种的方式的优点就是可以保留表的外键、事物以及其它表属性，但是缺点是查询性能比较低，同步也不够灵活，所以大多不推荐这种方式实现分表。

三、实施

一般情况下，对数据的分割需要手动根据规则创建数据表的分表，也可以自动化实现数据分表的创建，不过这里介绍手动分表的实现，选择取模分割策略，具体如下：

1、创建10张分表

CREATE TABLE t_user_info_n (
  id int(10) not null,
  account varchar(15) not null,
  password varchar(32) not null,
  nickname varchar(50) not null,
  email varchar(30) not null,
  address varchar(50) not null,
  primary key(id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

NOTE：

请自行改变t_user_info_后的数字n(0~9)重复执行10次即可创建10张分表了，当然你也可以使用存储过程调用这个SQL语句。

2、新旧表数据复制

insert into t_user_info_n select id,account,password,
    nickname,email,address fromt_user_info where id mod 10 = 1;

NOTE：

A、请自行改变t_user_info_后的数字n(0~9)重复执行10次即可创建10张分表了，当然你也可以使用存储过程调用这个SQL语句。

B、原来大表的总数据量为160万多，分割为10张表之后，每张表大概在16万多条记录，所以已经实现了均分数据了。

3、修改记录

这里修改ID为100003，如果不使用分表，那么修改时首先从160万条数据中检索这个id，然后在修改，而使用了分表之后，我们可以直接定位到t_user_info_3这张表，因为我们根据分割规则，就可以知道这条记录在这张表中，所以定位到这表之后，我们就只需要从16万多的数据表直接检索，缩小的了检索的反问，具体如下：

A、SQL

首先，先搜索下，看这条记录是否在t_user_info_3中：

SELECT id,account,nickname,email,address FROM t_user_info_3 where id=100003

执行结果：

现在我们切换一张表中查询：

SELECT id,account,nickname,email,address FROM t_user_info_4 where id=100003

执行结果：

从上面的查询中，我们已经认证了id=100003的记录只在分表t_user_info_3中。

其次，直接针对t_user_info_3修改该条数据：

update t_user_info_3 SET nickname='Jakves' WHERE id = 100003

执行结果：

最后，我们可查看下该条记录是否修改成功：

SELECT id,account,nickname,email,address FROM t_user_info_3 where id=100003

执行结果：

NOTE：

分表之后，修改数据可以大大提高效率，因为我们可以直接定位到分表进行修改，不需要再对整张大数据表检索了。

4、查询或删除记录

查询或删除记录与修改记录的过程是一样的，我们只需要通过ID的编号，来定位到指定的分表之后，如果我们要删除ID＝100003这条记录，通过执行如下语句即可：

DELETE FROM t_user_info_3 WHERE id=100003
SELLECT * FROM t_user_info_3

因为实现过程和方法，与修改数据相同，这里不再赘述。

5、查询多条记录

查询多条记录也就是跨多张分表的查询，因为在查询前我们不确定要查询的数据的ID号，所以我们必须关联多张分表，但是有人会说这与全表的查询没有什么区别，其实不然。在分表中，多条记录的查询分为两种情况：

情况1:知道多条记录的ID

思路：与上面的修改、删除及单条查询相同，先通过这些ID定位到多张分表，然后分别查询这些分表，最后将所有的结果UNION返回即可。

情况2:不知道任何记录ID

思路A：如果数据表不是很多的时候，可以UNOIN多个分表，当然，需要对各个分表进行索引和查询优化，如果实现了数据库集群，结果会更好。

思路B：通过建立一张字典表，该表主要记录了查询条件关键字与所属分表的对应关系，这样当输入关键字查询时，先通过关键字从该表中检索出涉及的分表，然后再针对这些分表进行查询，并返货UNION结果即可，这总办法相对A的办法更加彻底和具有可行性。