分表查询让数据库更高效：解析数据库分表的好处
在互联网技术的飞速发展下，我们已经迎来了一个数字化时代。伴随着互联网大数据量的不断增长，数据库的重要性也越来越凸显出来，成为了我们与互联网交互的基础。
尤其在大型数据集中的数据库应用中，为了提高数据的查询速度和性能，进行数据库分表已经成为了一个普遍采用的方法。
那么，数据表分割有哪些好处呢？本文将为您详细介绍数据库分表的好处，以帮助您更好地掌握和运用这一技术。
一、分表减轻了查询压力
数据表分割就是将一个大型的数据表分为多个小的数据表。相比于一张巨大的数据表，多个小的数据表在进行数据查询时，能够更方便地进行分块查询。这样一来，查询的时间和消耗的资源就自然而然地降低了，查询的速度就会变得更快。
举个例子，我们假设有一张数据表，里面存储了几十万或者上百万的数据。如果全部数据一次性查询，那么查询效率势必会很慢，会消耗大量的时间和服务器资源。但如果采用数据表分割，将数据表分成若干个小表，例如根据数据的创建时间或者数据的类型来分割，那么查询的速度就会大大提高。
二、有助于提高可用性
数据库分表也可以极大地提高数据库的可用性。如果一张大型的数据表出现故障，那么整个数据库都会受到影响，这会极大地损害数据库的可用性和可靠性。
而数据表分割，就可以有效避免这种问题的发生。当某一张表受到了影响时，只需要暂停该表的使用，其他表不受影响，整个数据库的可用性和可靠性就得到了保障。
三、可以获得更好的性能
数据库分表可以使得数据库处理更快，因为分割后的数据表会分别存储于不同的磁盘中，数据的读写操作也会变得更加快速。这种方式可以带来极大的性能提升，而且可以有效地减小对服务器的压力，提高了服务器的负载能力。
此外，在实际项目中，我们也可能需要对某些表进行特定的优化。如果采用数据表分割，就可以将分割出来的小表分别进行优化，从而提高整个应用的性能。
四、可以更加灵活地处理数据
如果整张数据表过于庞大，就会存在大量的冗余数据，这些数据占用的存储空间很大，而且可能很多没有被使用。而如果将数据表隔离成各个小表，可以减少这些冗余数据。
此外，数据表分割还能使得数据的管理更加灵活，便于接口的管理、权限的设置等等。例如，在一个电商网站中，如果需要查询所有已经付款的订单，如果订单表过大，查询效率也会比较低。而如果将订单表根据支付状态分割成两个小表，一个是已经付款，一个是未付款，那么在查询已经付款的订单时，只需要查询已经付款的小表，这样无疑会让查询速度更快。
数据库分表是一种非常重要的技术，通过合理的数据表分割策略，我们可以让数据库性能更出色、查询速度更快，并且可以提高数据库的可用性和可靠性，是非常有益且重要的数据库管理手段。
相关问题拓展阅读：
分库分表技术及技术方案
一、分库分表的必要性
分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。
通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。
提示：如场景无必要，千万不要薯圆裤使用分库分表。
二、分库分表的思路
1、垂直区分
垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。
垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。
2、水平区分
水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。
水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。
以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。
三、分库分表的原理分析
分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；
路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的腔物算法进行存放；
1、Hash取模方案
根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。
2、Range范围方案
range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。
四、分库分表的技术选型
1、技术选型
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。
（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。
（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。
2、中间件
解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。
（1）Proxy模式
（2）Client模式
把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库数简路由、执行结果合并等相关功能。
（3）中间件的比较
由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。
五、分库分表的实践
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
在这里我们选用中间件share-jdbc。
1、引入maven依赖
2、spring boot规则配置
行表达式标识符可以使用${…}或$->{…}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{…}。
3、创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
数据库分表查询好处的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库分表查询好处,分表查询让数据库更高效：解析数据库分表的好处。,分库分表技术及技术方案的信息别忘了在本站进行查找喔。
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