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分表是分散数据库压力的好方法。
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分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：
和创建一样，可以加上 if exists
可两篇文章：
如：
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后，但可以指定位置。 FIRST ：添加最前
AFTER 字段名 ：添加指定字段之后
例子：
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ，代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。
单行
多行，注意 只有一个VALUES ：
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应
除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT
注意
当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
用法：
RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有：
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：
外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。
对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段，当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;
使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行
InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别（可重复读）
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。
这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
定义一个查找父表最大ID的方法.
执行插入父表数据后,调用该方法得到ID,因为插入数据后得到的最大ID应该就是刚保存的
然后将ID保存在子表中 当然保存父表和子表在一个方法内执行
大概思路如下
public void test (参数){
/执行插入父表--》得到最大ID--》保存子表
}