MySQL 分表策略 应用场景 |mysql的存档机制

例如，一个电商平台的订单表订单量非常大，每个月都会几十万笔订单，这个表不仅查询频繁，还需要频繁地进行更新、删除和插入，导致性能下降。如果将订单表按照时间拆分成多张表，即按照年份和月份分成不同的表，可以将数据量分散到多张表中，减少单张表的数据量，提高查询效率，并且在删除和插入操作时也更加快速。

MySQL的分表策略多种多样，比较常见的有垂直拆分和水平拆分。垂直拆分是将一张大表按照业务特点拆分成多张表，每张表只存储特定的字段。例如，将订单表按照订单详情、物流信息、用户信息等字段拆分出不同的表。

CREATE TABLE `order_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 具体的订单信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
CREATE TABLE `order_logistics` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 物流信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
CREATE TABLE `order_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 用户信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB

水平拆分是将一张大表按照某个规则拆分成多张表，通常是按照关键词或者数字范围进行拆分。例如，将订单表按照时间范围拆分成多张表，每张表只存储特定时间段的订单信息。

CREATE TABLE `order_201801` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 2018年1月份订单信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
CREATE TABLE `order_201802` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 2018年2月份订单信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
CREATE TABLE `order_201803` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
// 2018年3月份订单信息字段
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB

分表策略的应用场景不仅仅限于订单表，还可以用于用户表、商品表等大表，以提高查询效率和系统可扩展性。