PHP创建子表和mysql子表mysql数据库子表

本文内容列表：

• 1、通过分区表和数据库优化MySQL数据库性能
• 2.如何实现php mysql分布式数据库
• 3.如何使用PHP管理mysql数据库表

通过分区表和数据库优化MySQL数据库性能

分表是分散数据库压力的好方法。

表分区最简单的含义就是将表结构拆分为多个表。然后它们可以位于同一个表中或不同的库中。

当然，首先你要知道什么情况下应该分表。个人认为，当单表记录数达到百万到千万时，就应该使用子表了。

子表分类

**1.垂直分表**

将同一个表中可能存在的内容人为地拆分到多个表中。 （所谓原始是指按照关系型数据库第三范式的要求，它们应该在同一个表中。）

分表的原因：按照数据活跃度来划分（因为不同的活跃数据有不同的数据活跃度）处理方式）

示例：

对于博客系统，文章标题、作者、分类、创建时间等，更改频率慢，查询量大，最好有好的实时数据，这就是所谓的冷数据。对于博客浏览量、回复数、类似的统计信息或其他变化频率较高的数据，我们称之为活跃数据。因此，在设计数据库结构时应该考虑表分区。首先是表垂直分区的处理。

将桌子垂直分割后如下：

首先，存储机制的使用不同。 MyIsam可以用于冷数据，以便更好的数据查询。对于活跃数据，可以使用Innodb，它可以有更快的更新速度。

其次，为冷数据配置更多的从库，因为查询的操作较多，从而加快查询速度。对于热点数据，主库分表的横向处理可能相对较多。

其实对于一些特定的活跃数据，也可以考虑使用memcache、redis等缓存，当量达到一定量后再更新数据库。或者像 mongodb 这样的 nosql 数据库。这只是一个例子，我先不讲了。

**2。水平分表**

从字面上看，就是将一个大表结构水平拆分成相同结构的不同表，比如user_info表、user_1、user_2等。表的结构完全相同，但表是根据一些特殊规则进行分区的，例如基于用户ID的模块化分区。

对表进行分区的原因：按照数据范围的大小进行分区，保证单表的容量不会太大，从而保证单表的查询等处理能力。

示例：同上示例，博客系统。当博客量达到较大水平时，应采用水平切分，以减轻各个单独表的压力，提高效率。例如，如果博客的冷数据表被拆分为100张表，那么当100万用户同时浏览时，如果是单表，就会产生100万次请求。但现在桌子已经分开了，可能每个桌子都有。做10000个数据请求（因为不可能得到绝对平均值，只是假设）这样压力就会减轻很多。

延伸：为什么要拆分表和分区？

在日常开发中，我们经常会遇到大表。所谓大表是指存储了百万甚至千万条记录的表。这样的表太大，查询和插入数据库的时间太长，导致性能低下。如果是联合查询，性能会更差。表分区和表分区的目的是为了减少数据库负载，提高数据库性能。总的来说就是提高增删改查表的性能。

什么是子表？

分表就是将一张大表按照一定的规则划分为多个具有独立存储空间的实体表。我们可以称它们为子表。每个表对应三个文件，MYD数据文件和.MYI索引文件。 ,.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一个磁盘上，也可以分布在不同的机器上。应用程序读写时，会根据预定义的规则检索合适的子表名称，然后进行管理。

什么是分区？

分区与表分区类似。两人都按照规则摆好桌子。不同之处在于表分区将一个大表分解为多个独立的实体表，而分区则将数据分为段并将它们存储在多个位置，这些位置可以位于同一磁盘上，也可以位于不同设备上。分区后，表面上还是一张表，但数据却凝结在多个位置。当应用程序读写时，仍然使用大表的名称，数据库自动组织分区数据。

**MySQL表和分区之间有什么关系？ **

1.两者都能提高mysql的性能，在高并发情况下有很好的性能。

2、表分区和分区并不矛盾，可以协同工作。对于那些访问量大、表数据量大的表，我们可以将表分区和分区结合起来（如果采用联表分区方式，如果无法配合分区，可以尝试使用其他子表）。对于访问范围较小，但表数据较多的表，我们可以使用分区。

3.分表技术难度较大。您必须手动创建子表。应用服务器在读写时必须计算子表的名称。最好使用join，但是还需要创建子表并配置子表之间的join关系。

4、相比子表，表分区更容易管理，不需要创建子表。

我们知道，在大规模的互联网应用中，一张数据库表的数据量可以达到千万甚至上亿，同时面临着高并发的压力。 Master-Slave结构只能扩展数据库的读能力，写操作仍然集中在Master上。父库不能无限制地链接到子库。如果需要进一步扩展数据库吞吐量，可以考虑使用子数据库。表切片策略。

**1。表分区**

在对表进行分区之前，首先要选择合适的表分区策略（应该使用哪个字典作为表分区的字段、数据应该分区到多少个表中），这样数据才能跨多个表进行平衡，并且不影响正常查询。在企业级应用中，org_id（组织的主键）经常被用作子表字段，而在互联网应用中它往往是userid。确定表解析策略后，在存储数据和执行查询时，需要确定在哪个表中查找数据。

存储数据的数据表 = 分区表字段内容 % 分区表数量

**2、子数据库 **

表分区可以解决表分区过多导致查询效率降低的问题数据集中在一张表中，但无法定性地提高数据库的并发访问能力。在高并发写访问的情况下，当主服务器无法处理大并发写请求时，无论你如何扩展从服务器都是没有意义的。通过对数据库进行划分，即所谓的分库，提高了数据库的可记录性。分支数据库采用关键字取模的方法来引导数据库。

存储数据的数据库 = 子数据库字段内容 % 数据库数量

**3.这意味着子表和数据库子表**

数据库子表可以解决单表海量数据的查询性能问题。该库可以解决同时访问一个数据库的问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问时，应采用表策略和数据库策略。一般表和数据库分区策略如下：

中间变量 = 关键字 %（数据库数量 * 单库数据表数量）

数据库 = 四舍五入（中间变量 / 单库数据表数量）数据库）

表 =（中间变量 % 包含每个数据库数据的表的数量）

示例：

1. 子数据库和子表

显然，主表（即用户表这样非常重要的表）的无限增长会对性能产生严重影响。 Subbase和subtable是一个非常好的解决方案，即一种性能优化的方法。目前的情况是。我们的用户表成员有超过 1000 万条记录，查询速度非常慢。我同事的做法是，将其压缩成100张表，从members0到members99，然后将这些表中的记录按照中间分布。代码如下：

复制代码，代码如下：

?php

for($i=0;$i 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members {$i} LIKE db1.members

";

echo "INSERT INTO Members{$i} SELECT * FROM Members WHERE mid%100={$i}

";

}

?

2.不停地改变mysql表结构

这也是一个成员表。早期设计的表结构不合理。随着数据库的持续运行，其冗余数据呈指数级增长。我同事用了如下的方法进行处理：

首先创建一个临时表：

/*创建一个临时表*/

CREATE TABLE Members_tmp LIKE Members

然后将members_tmp表的结构改为new结构体，然后使用上面的for循环导出数据，因为一次性导出1000万条数据是错误的。 Mid 是主键，guide 是一个区间一个区间。基本上一次出口5万件。我把它留在这里

然后重命名并替换新表。 ：

/*这是一个完全经典的语句*/

RENAME TABLEmembers TOmembers_bak,members_tmpTOmembers;

就这样，基本没有损失，不需要停下来更新表结构，但实际上周期表RENAME被锁定，所以技巧是选择在线连接很少时运行。经过这次操作，原来8G多的表突然变成了2G多。

如何实现php mysql分布式数据库

目前有多个分布式卖家。我知道“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”比较有名。如果你有兴趣，你可以自己去找。

可以学习分布式数据库的一些概念。

数据分支：

根据表将原数据库拆分为多个数据库。分区后，不同的表存储在不同的数据库中。

根据表中的数据行记录，将原逻辑数据库划分为若干个物理数据库段，表数据记录分布存储在各个段上。

路由分发：

在分布式数据库中，路由的作用是解析SQL语句并将其传递到正确的分片上，这样可以保证SQL执行后得到正确的结果，并节省QPS资源。

读写分离：

数据库中消耗更多计算和缓存资源的往往是密集或复杂的SQL查询。当查询语句消耗系统资源时，数据写入操作会受到影响，导致数据库整体性能下降、响应缓慢。因此，当数据库的CPU和内存资源占用率较高且读写比较高时，可以为该数据库添加只读数据库。

如何使用PHP管理mysql数据库表

我们提供一个简单的演示

$sql="SELECT * FROM `data table` WHERE `xx = 'xx'";

$pd=mysql_query($sql,$con);

$con为数据库连接配置

select为数据查询，从part中删除，通过insert添加，通过update修改