根據經驗，Mysql表資料一般達到百萬級別，查詢效率會很低，容易造成表鎖，甚至堆積很多連線，直接掛掉；水平分表能夠很大程度較少這些壓力。

1.按時間分表

這種分表方式有一定的侷限性，當資料有較強的實效性，如微博傳送記錄、微信訊息記錄等，這種資料很少有使用者會查詢幾個月前的資料，如就可以按月分表。

2.按區間範圍分表

一般在有嚴格的自增id需求上，如按照user_id水平分表： table_1  user_id從1~100w  table_2  user_id從101~200w  table_3  user_id從201~300w  ... 

3.hash分表

通過一個原始目標的ID或者名稱通過一定的hash演算法計算出資料儲存表的表名，然後訪問相應的表。 按如下分10張表：

1. function get_hash_table($table, $userid)
2. {
3. $str = crc32($userid);
4. if ($str < 0) {
5. $hash = "0" . substr(abs($str), 0, 1);
6. } else {
7. $hash = substr($str, 0, 2);
8. }
9. return $table . "_" . $hash;
10. }
11. echo get_hash_table('message', 'user18991'); //結果為message_10
12. echo get_hash_table('message', 'user34523'); //結果為message_13

另外，介紹我現在就是採用簡單的取模分表：

1. /**
2. * @param string $table_name 表名
3. * @param int $user_id 使用者id
4. * @param int $total 分表總數
5. * @link http://www.phpddt.com
6. */
7. function hash_table($table_name, $user_id, $total)
8. {
9. return $table_name . '_' . (($user_id % $total) + 1);
10. }
11. echo hash_table("artice", 1234, 5); //artice_5
12. echo hash_table("artice", 3243, 5); //artice_4

4.利用merge儲存引擎分表

感覺merge儲存引擎類似sql中union的感覺，但是查詢效率不高。 如下舉例，擁有1000w記錄的old_user表分表：（1）建立new_user表使用merge儲存引擎

1. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
2. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
4. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
5. ->   PRIMARY KEY (`id`)
6. -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
7. Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
8. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
9. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
10. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
11. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
12. ->   PRIMARY KEY (`id`)
13. -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
14. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
15. mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('張映', 0);
16. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
17. mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
18. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
19. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `new_user` (
20. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
21. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
22. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
23. ->   INDEX(id)
24. -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
25. Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
26. mysql> select id,name,sex from new_user;
27. +----+--------+-----+
28. | id | name   | sex |
29. +----+--------+-----+
30. |  1 | 張映 |   0 |
31. |  1 | tank   |   1 |
32. +----+--------+-----+
33. 2 rows in set (0.00 sec)
34. mysql> INSERT INTO `new_user` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
35. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
36. mysql> select id,name,sex from user2
37. -> ;
38. +----+-------+-----+
39. | id | name  | sex |
40. +----+-------+-----+
41. |  1 | tank  |   1 |
42. |  2 | tank2 |   0 |
43. +----+-------+-----+
44. 2 rows in set (0.00 sec)

（2）我old_user資料進行分表：

1. INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex) SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM old_user where user.id <= 5000000
2. INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex) SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM old_user where user.id > 10000000

這種方案最大的好處是，幾乎不用動業務程式碼。

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