通过本文主要向大家介绍了数据库水平分表,数据库水平拆分,数据库水平切分,数据库表,数据库表设计等相关知识,希望本文的分享对您有所帮助
一．水平分割
什么是水平分割？打个比较形象的比喻，在食堂吃饭的时候，只有一个窗口，排队打饭的队伍太长了，都排成S型了，这时容易让排队的人产生焦虑情绪，容易产生混乱，这时一个管理者站出来，增加多个打饭窗口，把那条长长的队伍拦腰截断成几队。更形象一点的理解，你拿一把“手术刀”，把一个大表猛的切了几刀，结果这个大表，变成了几个小表.
水平分割根据某些条件将数据放到两个或多个独立的表中。即按记录进分分割，不同的记录可以分开保存，每个子表的列数相同。水平切割将表分为多个表。每个表包含的列数相同，但是数据行更少。例如，可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表，每个小表表示特定年份内一个月的数据。任何需要特定月份数据的查询只需引用相应月份的表。
通常用来水平分割表的条件有：日期时间维度、地区维度等，当然还有更多的业务维度。下面我举几个例子来解说一下
案例1：某个公司销售记录数据量太大了，我们可以对它按月进行水平分割，每个月的销售记录单独成一张表。
案例2：某个集团在各个地区都有分公司，该集团的订单数据表太大了，我们可以按分公司所在的地区进行水平切割。
案例3：某电信公司的话单按日期、地市水平切割后，发现数据量太大，然后他们又按品牌、号码段进行水平切割
水平分割通常在下面的情况下使用：
（1）表数据量很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度。
（2）表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
（3）需要把数据存放到多个介质上。
（4）需要把历史数据和当前的数据拆分开。
优点：
1：降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度。
缺点：
1：水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。
二．垂直分割
什么是垂直分割呢？打个形象的比喻，一个小公司通过短短几年发展变成了一个跨国大企业，以前的部门架构明显不能满足现在的业务发展，CEO噼里啪啦的把公司分成了财务部、人事部、生产部、销售部门.....，一下子成立了多个部门，各司其职。这个还算比较形象吧，有木有？呵呵
你垂直分割表（不破坏第三范式），把主码(主键)和一些列放到一个表，然后把主码(主键)和另外的一些列放到另一个表中。将原始表分成多个只包含较少列的表。如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割。
优点：
1：垂直分割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(每次查询时读取的Block 就少)。
2：垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
缺点：
1：表垂直分割后，主码(主键)出现冗余，需要管理冗余列
2：会引起表连接JOIN操作（增加CPU开销）需要从业务上规避
三. 库表散列
表散列与水平分割相似，但没有水平分割那样的明显分割界限，采用Hash算法把数据分散到各个分表中, 这样IO更加均衡。一般来说，我们会按照业务或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，散列128张表，则应就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性 </div>
什么是水平分割？打个比较形象的比喻，在食堂吃饭的时候，只有一个窗口，排队打饭的队伍太长了，都排成S型了，这时容易让排队的人产生焦虑情绪，容易产生混乱，这时一个管理者站出来，增加多个打饭窗口，把那条长长的队伍拦腰截断成几队。更形象一点的理解，你拿一把“手术刀”，把一个大表猛的切了几刀，结果这个大表，变成了几个小表.
水平分割根据某些条件将数据放到两个或多个独立的表中。即按记录进分分割，不同的记录可以分开保存，每个子表的列数相同。水平切割将表分为多个表。每个表包含的列数相同，但是数据行更少。例如，可以将一个包含十亿行的表水平分区成 12 个表，每个小表表示特定年份内一个月的数据。任何需要特定月份数据的查询只需引用相应月份的表。
通常用来水平分割表的条件有：日期时间维度、地区维度等，当然还有更多的业务维度。下面我举几个例子来解说一下
案例1：某个公司销售记录数据量太大了，我们可以对它按月进行水平分割，每个月的销售记录单独成一张表。
案例2：某个集团在各个地区都有分公司，该集团的订单数据表太大了，我们可以按分公司所在的地区进行水平切割。
案例3：某电信公司的话单按日期、地市水平切割后，发现数据量太大，然后他们又按品牌、号码段进行水平切割
水平分割通常在下面的情况下使用：
（1）表数据量很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度。
（2）表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
（3）需要把数据存放到多个介质上。
（4）需要把历史数据和当前的数据拆分开。
优点：
1：降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，加快了查询速度。
缺点：
1：水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。
二．垂直分割
什么是垂直分割呢？打个形象的比喻，一个小公司通过短短几年发展变成了一个跨国大企业，以前的部门架构明显不能满足现在的业务发展，CEO噼里啪啦的把公司分成了财务部、人事部、生产部、销售部门.....，一下子成立了多个部门，各司其职。这个还算比较形象吧，有木有？呵呵
你垂直分割表（不破坏第三范式），把主码(主键)和一些列放到一个表，然后把主码(主键)和另外的一些列放到另一个表中。将原始表分成多个只包含较少列的表。如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割。
优点：
1：垂直分割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(每次查询时读取的Block 就少)。
2：垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
缺点：
1：表垂直分割后，主码(主键)出现冗余，需要管理冗余列
2：会引起表连接JOIN操作（增加CPU开销）需要从业务上规避
三. 库表散列
表散列与水平分割相似，但没有水平分割那样的明显分割界限，采用Hash算法把数据分散到各个分表中, 这样IO更加均衡。一般来说，我们会按照业务或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，散列128张表，则应就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性 </div>