1. 縱向分表

縱向分表是指將一個有20列的表根據列拆分成兩個表一個表10列一個表11列，這樣單個表的容量就會減少很多，可以提高查詢的性能，并在一定程度上減少鎖行，鎖表帶來的性能損耗。

縱向分表的原則是什么呢，應該怎樣拆分呢？答案是根據業務邏輯的需要來拆分，對于一張表如果業務上分兩次訪問某一張表其中一部分數據，那么就可以根 據每次訪問列的不同來做拆分; 另外還可以根據列更新的頻率來拆分，例如某些列每天要更新3次，有些列從創建開始基本上很少更新。

舉例： 假定場景，我有一張用戶表，這張表包含列： ID, UserName, Password, RealName, Gender, Email, IsEmailValid, Birthday, Country, City, Address, Mobile, Phone, ZipCode, Hometown, OfficePhone, Company, Position, Industry, LatestLoginTime, LatestLoginIP, LoginTimes,OnlineMinutes

假定現在我們的登錄出現了性能問題，用戶登錄經常出現數據庫超時的現象。我們打算用拆表的方法解決這個問題。先看下涉及到登錄的字段 有：UserName,Password,LatestLoginTime,LatestLoginIP,LoginTimes；那么我們就可以以此為依 據將原表拆分為：UserLogin和UserBase 兩個表，后者包含除了登錄信息的其他列信息；兩張表都要包含主鍵ID。

2. 橫向分區

橫向分區是將表從行的角度拆分，例如將創建時間在05年之前的數據放在一個分區上，將05年到08年之間的數據放到另一個分區上，以此類推。橫向分區所根據的列必須在聚集索引上，通常會根據時間，主鍵id等進行劃分。

橫向分區將數據劃分為不同的區，在根據分區列條件進行查詢時可以縮小查詢的范圍，從而提高查詢的性能；另外如果數據庫服務器有多個cpu，則可以通過并行操作獲得更好的性能。

到底要根據那個列進行橫向的分區和查詢有關系，我們在建表的時候需要分析，會根據那個列進行查詢。

舉例： 1. 訂單是一個實效性很強的實體，我們很少查詢幾年前的訂單數據，我們就可以在訂單的創建時間列上創建分區函數來做分區。 2. 比如帖子通常情況下只有在首頁推薦的最新的帖子被訪問次數很多，而幾年前的帖子被訪問的幾率較小，這時候我們可以根據帖子的主鍵id來做分區，id小于 300w的在一個分區上，id在300到600w之間的在一個分區上。

轉載于:https://www.cnblogs.com/tonykan/archive/2013/05/18/3084918.html

總結

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