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數據庫如何實施垂直拆分,原理是啥?

admin
2025年1月1日 20:38 本文熱度 43
當數據庫的數據量非常大時,水平切分和垂直拆分都降低數據量大小,提升數據庫性能,有什么差別?


水平切分是指,以某個字段為依據(例如uid),按照一定規則(例如取模),將一個庫(表)上的數據拆分到多個庫(表)上,以降低單庫(表)大小,達到提升性能的目的的數據庫架構設計方法。


水平切分后,各個庫(表)的特點是:

1. 每個庫(表)的結構都一樣

2. 每個庫(表)的數據都不一樣,沒有交集;

3. 所有庫(表)的并集是全量數據;


垂直拆分是指,將一個屬性較多,一行數據較大的表,將不同的屬性拆分到不同的表中,以降低單庫(表)大小,達到提升性能的數據庫架構設計方法。


垂直切分后,各個庫(表)的特點是:

1. 每個庫(表)的結構都不一樣

2. 一般來說,每個庫(表)的屬性至少有一列交集,一般是主鍵

3. 所有庫(表)的并集是全量數據;


舉個例子,用戶表:

user(
    uid bigint,
    name varchar(16),
    pass varchar(16),
    age int,
    sex tinyint,
    flag tinyint,
    sign varchar(64),
    intro varchar(256)
…);

垂直拆分之后,可能變成兩個這樣的表:

user_base(
    uid bigint,
    name varchar(16),
    pass varchar(16),
    age int,
    sex tinyint,
    flag tinyint,
…);

user_ext(
    uid bigint,
    sign varchar(64),
    intro varchar(256)
…);


垂直切分的依據是什么?
當一個表屬性很多時,垂直拆分依據主要有幾點:
1. 將長度較短,訪問頻率較高的屬性盡量放在一個表里,這個表暫且稱為主表
2. 將字段較長,訪問頻率較低的屬性盡量放在一個表里,這個表暫且稱為擴展表
3. 經常一起訪問的屬性,也可以放在一個表里;

為什么要這么這么拆分?
1. 數據庫有自己的緩沖池buffer_pool,會將磁盤上的數據load到緩沖池里;
2. 緩沖池物理上以頁page為單位,邏輯上以行row為單位,緩存數據;

3. 在內存有限,緩沖池大小固定的情況下,長度較短的row,能緩存更多數據

4. 緩存高頻的列column,能提升緩沖池命中率,減少磁盤IO;


舉個例子:

1. 假設數據庫內存buffer為1G,未拆分的user表1行數據大小為1k,那么只能緩存100w行數據

2. 如果垂直拆分成user_base和user_ext,其中user_base訪問頻率高,1行大小為0.1k,就能緩存1000w行數據

此時,訪問磁盤的概率會大大降低,數據庫訪問的時延會大大降低,吞吐量會大大增加。

簡單總結:
1. 海量數據高并發的數據庫場景,垂直拆分能提升數據庫性能;
2. 拆分核心依據是:將長度較短,訪問頻率較高的屬性盡量放在主表里。

知其然,知其所以然。

思路比結論更重要。


補充閱讀材料:
《數據庫水平切分+垂直拆分簡介
https://www.baeldung.com/cs/databases-horizontal-vertical-partitioning

文章很短,3分鐘搞定。


==全文完==


閱讀原文:原文鏈接


該文章在 2025/1/2 12:21:41 編輯過
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