数据库分库分表主键策略：数据库优化四分表
数据库分库分表主键策略：数据库优化四分表一般在有严格的自增 id 需求上，按照 id 水平分表按区间范围分表比如：一个统计只提供按月查询的功能，那么把表按月拆分成12个，毎个查询只查询一个表就够了。如果是按照地域来分，即使把表拆的在小，查询还是要联合所有的表来查，还不如不拆；按时间分表这种方式有一定的局限性，当数据有较强的时效性，如微博发送记录、微信消息等等。这种数据很少有用户会查询几个月前的数据，
分表分表：【水平分表（行）】【垂直分表（列）】
水平分表
一张表的数据太多的时候要分表，如果一个表的记录数太多了，比如上千万条数据，而且需要经常检索，那我们就有必要优化一下；
如果拆成 100个表，那么每个表中的数据 就成了 10万条记录；
当然不可以胡乱拆分的，需要数据在逻辑上划分，一个好的划分有利于程序的简单实现，也可以充分利用水平分表的优势；
比如：一个统计只提供按月查询的功能，那么把表按月拆分成12个，毎个查询只查询一个表就够了。如果是按照地域来分，即使把表拆的在小，查询还是要联合所有的表来查，还不如不拆；
分表策略
按时间分表
这种方式有一定的局限性，当数据有较强的时效性，如微博发送记录、微信消息等等。这种数据很少有用户会查询几个月前的数据，
按区间范围分表
一般在有严格的自增 id 需求上，按照 id 水平分表
table1 id 从 1 ~ 100w
table2 id 从 100w ~ 200w
table3 id 从 200w ~ 300w
Hash 分表
通过一个原始目标的 ID 或者名称 通过一定的 HASH 算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表；
最简单的 hash 算法： T_user Id0 1
垂直分表
有一些记录数并不多，可能也就几万条，但是表字段却很长，表占用空间很大，检索表时需要执行大量 I/O，严重降低了性能，这个时候需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系（外键）
如果一张表某个字段，信息量大，但是我们很少查询，则可以考虑把这些字段，单独的放入到一张表中。如果硬是要查询，就是用跨表查询(join)
不同在于分表将大表分解成为很多个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。
分区后，表面上还是有一张表，但是数据散列到多个位置了，消费者读写的时候操作的还是大表名字，db 自动去组织分区的数据；
分区优势
- 与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据
- 很容就能删除不用或者过时的数据
- 一些查询可以得到极大的优化，可以并发查询
- 涉及到 SUM() / COUNT() 等聚合函数时，可以并发进行
- IO 吞吐量更大
分区方式
Range（范围）
基于一个给定的连续空间，把数据分配到不同分区
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL
name VARCHAR(30)
hired DATE NOT NULL DEFAULT '20201-12-27'
job VARCHAR(30) NOT NULL
dept_id INT NOT NULL
) engine myisam
partition BY RANGE (dept_id) (
partition p0 VALUES LESS THAN (6)
partition p1 VALUES LESS THAN (11)
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16)
partition p3 VALUES LESS THAN (21)
);
List（预定义列表）
类似Range分区，区别在 List 分区是基于枚举出的值列表分区，而Range分区是根据给定的连续区间范围区分
LIST分区通过使用“PARTITION BY LIST(expr)”来实现，其中“expr” 是某列值或一个基于某个列值、并返回一个整数值的表达式，然后通过“VALUES IN (value_list)”的方式来定义每个分区，其中“value_list”是一个通过逗号分隔的整数列表。
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL
name VARCHAR(30)
hired DATE NOT NULL DEFAULT '20201-12-27'
job_code INT
store_id INT
)
PARTITION BY LIST(store_id)(
PARTITION pQY VALUES IN (3 5 6 17)
PARTITION pJN VALUES IN (1 10 11 19)
PARTITION pCH VALUES IN (4 12 14 18)
PARTITION pJJ VALUES IN (2 9 13 16)
PARTITION pGX VALUES IN ( 7 8 15 20)
);
Hash（哈希）
通过对表的一个或多个列的 Hash Key 进行计算，最后通过这个 Hash 码不同数值对应的数据区域进行分区。
主要用来分散热点读，确保数据在预先确定个数的分区中尽可能平均分布。
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL
name VARCHAR(30)
hired DATE NOT NULL DEFAULT '20201-12-27'
job_code INT
store_id INT
)
PARTITION BY HASH(store_id)
PARTITIONS 4
线性哈希与常规哈希区别
常规：哈希使用的是求哈希函数值的模式，缺点在于分区增加时的重新计算
线性：线性哈希功能使用的是一个线性的 2 的幂（powers-of-two）运算法则
线性哈希分区的优点在于增加、删除、合并和拆分分区将变得更加快捷，有利于处理含有极其大量数据的表。它的缺点在于，与使用
常规HASH分区得到的数据分布相比，各个分区间数据的分布不大可能均衡。
Key（键值）
是对 Hash 模式的一种延伸，这里的 Hash Key 是 MySQL 系统产生的，Composite（复合模式）
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL
name VARCHAR(30)
hired DATE NOT NULL DEFAULT '20201-12-27'
job VARCHAR(30) NOT NULL
dept_id INT NOT NULL
)
partition BY KEY (job)
PARTITIONS 3;
与key不同在于key的值可以为空，但是要注意：
1） 可以不指定值，默认以主键为准
2） 如果没主键，以唯一键为准
3） 如果没主键，以唯一键为准，唯一键必须非空
4） 无主无唯一，就必须手动指定
