转载：数据库优化-水平拆分 垂直拆分

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通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上，实现分布存储，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。提示：sqlserver 2005版本之后，可以友好的支持“表分区”。

　　垂直(纵向)拆分：是指按功能模块拆分，比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。

　　水平(横向)拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。

▲(纵向拆分)

▲(横向拆分)

　　1，实现原理：使用垂直拆分，主要要看应用类型是否合适这种拆分方式，如系统可以分为，订单系统，商品管理系统，用户管理系统业务系统比较明的，垂直拆分能很好的起到分散数据库压力的作用。业务模块不明晰，耦合(表关联)度比较高的系统不适合使用这种拆分方式。但是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问题，例如 有一个5000w的订单表，操作起来订单库的压力仍然很大，如我们需要在这个表中增加(insert)一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的，反过来，假如我们将这个表分成100个table呢，从table_001一直到table_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时候我们向一张只有50w行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量，这种拆分就是横向拆分

　　2，实现方法：垂直拆分，拆分方式实现起来比较简单，根据表名访问不同的数据库就可以了。横向拆分的规则很多，这里总结前人的几点，

　　(1)顺序拆分：如可以按订单的日前按年份才分，2003年的放在db1中，2004年的db2,以此类推。当然也可以按主键标准拆分。

　　优点：可部分迁移

　　缺点：数据分布不均，可能2003年的订单有100W，2008年的有500W。

　　(2)hash取模分： 对user_id进行hash(或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可)，然后用一个特定的数字，比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：结果为1的时候对应DB1;结果为2的时候对应DB2;结果为3的时候对应DB3;结果为0的时候对应DB4，这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。

　　优点：数据分布均匀

　　缺点：数据迁移的时候麻烦;不能按照机器性能分摊数据 。

　　(3)在认证库中保存数据库配置

　　就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库，以得到具体的DB信息，然后才能进行我们需要的查询操作。

　　优点：灵活性强，一对一关系

　　缺点：每次查询之前都要多一次查询，会造成一定的性能损失。

 

 

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