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在當(dāng)今以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的時代，數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為企業(yè)最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一。然而，隨著數(shù)據(jù)的增長和復(fù)雜性的增加，數(shù)據(jù)庫性能已經(jīng)成為企業(yè)所面臨的主要挑戰(zhàn)之一。為了提高數(shù)據(jù)庫的性能，企業(yè)需要采取各種技術(shù)手段。其中，數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)技術(shù)是一種很好的選擇，它能夠提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性，同時降低數(shù)據(jù)庫的成本和復(fù)雜性。
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數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)是指將一個大型數(shù)據(jù)庫拆分成若干個小的、相對獨立的數(shù)據(jù)庫。每個數(shù)據(jù)庫都只包含一部分?jǐn)?shù)據(jù)表，并有專門的數(shù)據(jù)庫管理員進(jìn)行管理和維護(hù)。這種分區(qū)方式將數(shù)據(jù)庫按照功能、安全性、性能等因素進(jìn)行劃分，使得每個數(shù)據(jù)庫可以專注于自己的功能領(lǐng)域，從而提高整個系統(tǒng)的性能和可靠性。垂直分區(qū)的實現(xiàn)可以通過多臺物理服務(wù)器來實現(xiàn)，每臺服務(wù)器部署一個獨立的數(shù)據(jù)庫，也可以通過虛擬化技術(shù)來實現(xiàn)，將多個數(shù)據(jù)庫虛擬化到一臺服務(wù)器上。
數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)的優(yōu)點在于：
1. 提高性能：將大型數(shù)據(jù)庫分成多個小型數(shù)據(jù)庫，每個小型數(shù)據(jù)庫只包含部分?jǐn)?shù)據(jù)表和索引，因此查詢速度更快，響應(yīng)時間更短。
2. 提高可靠性：將不同的數(shù)據(jù)分散在不同的數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)其中一個數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)故障時，其他數(shù)據(jù)庫仍然可以正常工作，降低了整個系統(tǒng)的單點故障風(fēng)險。
3. 提高安全性：將敏感數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序分別存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中，可以更好地保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。
4. 降低成本：將數(shù)據(jù)庫拆分成若干個小型數(shù)據(jù)庫后，可以根據(jù)需求來靈活地增減服務(wù)器，從而降低了成本。
數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)需要考慮幾個方面。
1. 劃分原則：首先需要確定劃分原則。劃分原則可以是應(yīng)用程序、功能模塊、數(shù)據(jù)訪問頻率等。需要根據(jù)企業(yè)的實際情況和需求來確定劃分原則。
2. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計：根據(jù)劃分原則來設(shè)計數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，在設(shè)計階段需要考慮到每個數(shù)據(jù)庫的功能和數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系，從而確保數(shù)據(jù)的一致性和正確性。
3. 數(shù)據(jù)庫管理：每個小型數(shù)據(jù)庫都需要有專門的數(shù)據(jù)庫管理員進(jìn)行管理和維護(hù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫管理時，需要根據(jù)實際情況進(jìn)行性能調(diào)整和優(yōu)化，保證數(shù)據(jù)庫的高效運行。
4. 數(shù)據(jù)管理：不同的數(shù)據(jù)存儲在不同的數(shù)據(jù)庫中，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)同步和數(shù)據(jù)遷移，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。
數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)技術(shù)是提高數(shù)據(jù)庫性能的好方法。通過將大型數(shù)據(jù)庫拆分成若干個小型數(shù)據(jù)庫，可以提高性能、可靠性、安全性和降低成本。但是在實施垂直分區(qū)技術(shù)時，需要考慮到多個方面，包括數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)管理等。在實踐中，企業(yè)需要權(quán)衡利弊，根據(jù)實際情況和需求來確定是否需要采用垂直分區(qū)技術(shù)。
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mysql數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)量很大的表，有什么優(yōu)化方案么？
個人的觀點，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發(fā)、運維的復(fù)雜度會直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優(yōu)化。
單表優(yōu)化
單表優(yōu)化可以從這幾個角度出發(fā)：
表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來說，分區(qū)表是透明的；SQL中的條件中更好能帶上分區(qū)條件的列，這樣可以定位到少量的分區(qū)上，否則就會掃描全部分區(qū)。
讀寫分離：最常用的櫻桐優(yōu)化手段，寫主庫讀從庫；
增加緩存：主要的思想就是減少對數(shù)據(jù)庫的訪問，緩存可以在整個架構(gòu)中的很多地方，比如：數(shù)據(jù)庫本身有就緩存，客戶端緩存，數(shù)據(jù)庫訪問層對SQL語句的緩存，應(yīng)用程序內(nèi)的緩存，第三方緩存（如Redis等）；
字段設(shè)計：單表不要有太多字段；VARCHAR的長度盡量只分配真正需要的空間；盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通過設(shè)置默認(rèn)值解決。
索引優(yōu)化：索引不是越多越好，針對性地建立索引，索引會加速查詢，但是對新增、修改、刪除會造成一定的影響；值域很少的字段不適合建索引；盡量不用UNIQUE，不要設(shè)置外鍵，由程序保證；
SQL優(yōu)化：盡量使用索引，也要保證不要因為錯誤的寫法導(dǎo)致索引失效；比如：避免前導(dǎo)模糊查詢，避免隱式轉(zhuǎn)換，避免等號左邊做函數(shù)運算，in中的元素不宜過多等等；
NoSQL：有一些場景，可以拋棄MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，擁抱NoSQL；比如：統(tǒng)計類、日志類、弱結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；事務(wù)要求低的場景。
表拆分
數(shù)據(jù)量進(jìn)一步增大的時候，就不得不考慮表拆分的問題了：
垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一個字段較多的表，拆分成多個字段較少的表；上文中也說過單表的字段不宜過多，如果初期的表結(jié)構(gòu)設(shè)計的就很好，就不會有垂直拆分的問題了；一般來說，MySQL單表的字段更好不要超過二三十個。
水平拆分：就是我們常說的分庫分表了；分表，解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但是畢竟還在同一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，所以明頌裂IO、CPU、網(wǎng)絡(luò)方面的壓力，并不會得到徹底的緩解，這個可以通過分庫來解決。水平拆分優(yōu)點很明顯，可以利用多臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源，提高了系統(tǒng)的負(fù)載能力；缺點是邏輯會變得復(fù)雜，跨節(jié)點的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性能差，維護(hù)難度大（特別是擴(kuò)容的時候）。
希望我的回答，能夠幫助到你！我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構(gòu)激閉設(shè)計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解。
數(shù)據(jù)庫(比如MYSQL) ,表連結(jié)查詢與子查詢哪個效率高些? 為什么
這個涉及到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了，你可以用二叉樹來分析，正腔激局確的SQL語句書寫順序的前提下子查詢效率高。但是子查詢?nèi)菀壮霈F(xiàn)錯誤，對初學(xué)者要求比較高。一般二者的效率都是鉛型差不多的，只有大伍讓數(shù)據(jù)量的時候才會考慮。如果你是做小項目，用哪個都一樣，那個差距很小，分辨不出來的。
in子查詢、exists子查詢、連接，效率的探討
以下是SQL的幫助 （高級查詢優(yōu)化概念）
Microsoft? SQL Server? 2023 使用內(nèi)存中的排序和哈希聯(lián)接技術(shù)執(zhí)行排序、交集、聯(lián)合、差分等操作。SQL Server 利用這種類型的查詢計劃支持垂直表分區(qū)，有時稱其為分列存儲。
SQL Server 使用三種類型的聯(lián)接操作：
嵌套循環(huán)聯(lián)接
合并聯(lián)接
哈希聯(lián)接
如果一個聯(lián)接輸入很?。ū热绮坏?10 行），而另一個聯(lián)接輸入很大而且已在其聯(lián)接列上創(chuàng)建索引，則索引嵌套循環(huán)是最快的聯(lián)接操作，因為它們需要最少的 I/O 和最少的比較。有關(guān)嵌套循環(huán)的更多信息，請參見了解嵌套循環(huán)聯(lián)接。
如果兩個聯(lián)接輸入并不小但已在二者聯(lián)接列上排序（例如，如果它們是通過掃蔽遲燃描已排序的索引獲得的），則合并聯(lián)接是最快的聯(lián)接操作。如果兩個聯(lián)接輸入都很大，而且這兩個輸入的大小差不多，則預(yù)先排序的合并聯(lián)接提供的性能與哈希聯(lián)接相似。然而，如果兩個輸入的大小相差很大，則哈希聯(lián)接操作通?？斓枚?。有關(guān)更多信息，請參見了解合并聯(lián)接。
哈希聯(lián)接可以有效處理很大的、未排序的非索引輸入。它們對復(fù)雜查詢的中間結(jié)果很有用，因為：
中間結(jié)果未經(jīng)索引（除非已經(jīng)顯式保存到磁盤上然后創(chuàng)建索引），而且生成時通常不為查詢計劃中的下一個操作進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐判颉?/p>
查詢優(yōu)化器只估計中間結(jié)果的大小。由于估計的值在復(fù)雜查詢中可能有很大的誤差，因此如果中間結(jié)果比預(yù)旦寬期的大得多，則處理中間結(jié)果的算法不僅必須有效而且必須適度弱化。
哈希聯(lián)接使得對非規(guī)范化的使用減少。非規(guī)范化一般通過減少聯(lián)接操作獲得更好的性能，盡管這樣做有冗余之險（如不一致的更新）。哈希聯(lián)接則減少使用非規(guī)范化的需要。哈希聯(lián)接使垂直分區(qū)（用單獨的文件宏虛或索引代表單個表中的幾組列）得以成為物理數(shù)據(jù)庫設(shè)計的可行選項。有關(guān)更多信息，請參見了解哈希聯(lián)接。
子查詢優(yōu)化策略
對于不同類型的子查詢，優(yōu)化器會選擇不同的策略。
1. 對笑族于 IN、=ANY 子查詢，優(yōu)化器有如尺升消下策略陵知選擇：
semijoin
Materialization
exists
2. 對于 NOT IN、ALL 子查詢，優(yōu)化器有如下策略選擇：
Materialization
exists
3. 對于 derived 派生表，優(yōu)化器有如下策略選擇：
derived_merge，將派生表合并到外部查詢中（5.7 引入 ）；
將派生表物化為內(nèi)部臨時表，再用于外部查詢。
注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優(yōu)化策略
連接比子查詢的效率要高
連接查詢的優(yōu)點是可以用盡可能少的SQL進(jìn)行查詢。簡化了應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫之間的IO調(diào)用。
缺點是如果表設(shè)計不好，SQL寫得差，會造成數(shù)據(jù)庫大量的內(nèi)部局首IO操作，特別是大量沒必要的全表掃描。使用這種方式必須要么是確實要讀取的數(shù)據(jù)量非常大，要么是能升指夠通過索引等吵臘配方式控制住全表掃描的數(shù)量。全表掃描在連接情況下的消耗可以說是指數(shù)性的升高的。
子查詢查的缺點是應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫之間的IO調(diào)用比較多，損耗了數(shù)據(jù)庫的帶寬。但是優(yōu)點是對原來的被驅(qū)動表來說數(shù)據(jù)是明確的，可以通過大量的索引，特別是主鍵索引避免全表掃描。
用哪種沒有一定之規(guī)。要看讀取的數(shù)據(jù)量、表設(shè)計結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫規(guī)模、程序設(shè)計等多種因素綜合考慮。
數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū),優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能：掌握數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)技術(shù),mysql數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)量很大的表，有什么優(yōu)化方案么？,數(shù)據(jù)庫(比如MYSQL) ,表連結(jié)查詢與子查詢哪個效率高些? 為什么的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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本文名稱：優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能：掌握數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū)技術(shù)(數(shù)據(jù)庫垂直分區(qū))
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