老司机也该掌握的MySQL优化指南

查询时加上时间范围条件效率会非常高，同时对于不需要的历史数据能很容的批量删除。

•  如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存。

另外MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代。

五、垂直拆分

垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。

垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联。

比如原始的用户表是：

垂直拆分后是：

垂直拆分的优点是：

•  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)；
•  可以达到最大化利用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；
•  数据维护简单。

缺点是：

•  主键出现冗余，需要管理冗余列；
•  会引起表连接JOIN操作（增加CPU开销）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（需要水平拆分）。
•  事务处理复杂。

六、水平拆分

1概述

水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。前面的表分区本质上也是一种特殊的库内分表。

库内分表，仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题，由于没有把表的数据分布到不同的机器上，因此对于减轻MySQL服务器的压力来说，并没有太大的作用，大家还是竞争同一个物理机上的IO、CPU、网络，这个就要通过分库来解决。

前面垂直拆分的用户表如果进行水平拆分，结果是：

实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合，即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，这样一共四张表。

水平拆分的优点是：

•  不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈；
•  应用端改造较少；
•  提高了系统的稳定性和负载能力。

缺点是：

•  分片事务一致性难以解决；
•  跨节点Join性能差，逻辑复杂；
•  数据多次扩展难度跟维护量极大。

（编辑：青岛站长网）

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