什么是垂直分表

垂直分表则是代表将一张大表按“列”拆分为 2 张以上的小表，通过主外键关联来获取数据。

为什么需要垂直分表

一张表上百个字段，在很多年前做一些项目中，可能习以为常。应为以前项目的数据体量并大，怎样查都不会有太大的性能问题。

随着项目体量数据越来越大，尤其是在互联网大厂，查询等方面会有各方面的性能问题，所以现在必须进行拆分。

水平分表（扩展）

在进行垂直分表前，我们需要了解什么是水平分表。

水平分表是以行为单位对表进行拆分，每个表的结构都是一样的，解决的是数据量大的存储问题。例如：

Hash 法
通过定义算法，将数据存储与不同的分片库或表
范围法
存储日志，可以根据时间线或者ID进行顺序分片存储

案例分析

接下来通过案例分析为什么需要进行垂直分表

左边是未拆分的商品表里面存储了所有的字段。右边是拆分后的商品表分为基本信息、详情表。

接着，我们看查询情况。乍一看没有什么区别，甚至有点画蛇添足的味道，其实这要从数据库底层进行分析。

如下图所示，最基本的一行一行数据成为 row，管理数据的基本单位称之为 page，在 mysql 中每一页的大小都是固定的 16k ，保存 page 的单位成为 extent，默认情况情况下 extent 有 1M 的存储空间，也就是一个区可以装载 64 个连续的 page。

在 MySQL 中一个概念叫做压缩页，顾明思议可以对也得数据进行压缩，实际的数据存储会比逻辑存储的数据小、既然有压缩必然有解压缩，但是压缩解压缩效率并不算高，所以咋表设计时要确保在每一页存多存储行数据，这样就可以减少跨页检索。

假设有 1 亿条数据，一个商品的信息为 1k，接下来分别对两种情况进行分析

单表：在这种情况下，每页只能存储 16 行数据，1 亿数据需要 625 万页，这种数据的处理效率肯定不会太高

垂直拆分：假设商品的一些基本信息存储在小表 64 字节/行，描述等大字段信息存储与大表，那么小表存在只需 39 万页。这样拆分后的可以根据小表快速检索，分解 id 查询大字段信息，这样效率是非常高的。

假设根据商品标题进行查询，未走索引（未建立或着建立错误等情况），要想查询一个商品就需要扫描 625 万页，也就是全表扫描。这 625 万页是分布在物理磁盘的，而我们的物理磁盘又是有 IO 性能极限的，所以 625 万的扫描肯定是不会快的。

垂直拆分以后，可以看到只需要扫描 39 万页数据，而这个效率比未拆分的情况下快了 16 倍。在扫描到对于的商品后可以根据商品 ID 再到大表对商品详情信息进行提取。而这样一来一回就将扫描效率提高了几十倍。

所以，通过将重要字段单独剥离出一张小表，让每一页能够容纳更多的行，进而缩小数据扫描的范围，达到提高执行效率的目的，这就是垂直分表的依据所在。

垂直分表依据

垂直拆分有很多的好处，那么什么情况下需要垂直分表呢，主要有以下两种情况

单表数据量未来可能千万
字段超过20个，且包含了超长的 Varchar、CLOB、BLOB 等字段

注意，有些情况存储大字段也无需垂直分表：
a. 日志表，有ID、时间、日志信息这个大字段，这种情况下分表是没有意义的，
b. 数据少只有几千行

字段存放依据

小表
1 . 数据查询、排序时需要的字段，如分类编号、商户id、品牌编号、逻辑删除标志位等

2 . 高频访问的小字段，如商品名称、子标题、价格、厂商基本等

大表
1 . 低频访问字段：配送信息、售后声明、最后更新时间等

2 . 大字段：商品图文详情、图片BLOB、JSON元数据等

注意：
a . 如果某些字段特别大，这种情况需要单独拆分表进行存储，应为这种情况对我们查询时底层扫描实在太大了

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