專案開發中，我們的資料庫資料越來越大，隨之而來的是單個表中資料太多。以至於查詢書讀變慢，而且由於表的鎖機制導致應用操作也搜到嚴重影響，出現了資料庫效能瓶頸。

當出現這種情況時，我們可以考慮分表，即將單個數據庫表進行拆分，拆分成多個數據表，然後使用者訪問的時候，根據一定的演算法，讓使用者訪問不同的表，這樣資料分散到多個數據表中，減少了單個數據表的訪問壓力。提升了資料庫訪問效能。

我們可以進行簡單的設想：現在有一個表products儲存產品資訊，現在有100萬用戶線上訪問，就要進行至少100萬次請求，現在我們如果將它分成100個表即products0~~products99,那麼利用一定的演算法我們就分擔了單個表的訪問壓力，每個表只有1萬個請求（當然，這是理想情況下！）

實現mysql 分表的關鍵在於：設計良好的演算法來確定"什麼時候情況下訪問什麼（哪個）表"。

下面我們先來實現一個簡單的mysql分表演示：這裡使用MERGE分表法

1，建立一個完整表儲存著所有的成員資訊

create table member(
id bigint auto_increment primary key,
name varchar(20),
sex tinyint not null default '0'
)engine=myisam default charset=utf8 auto_increment=1;

加入點資料：

  insert into member(id,name,sex) values (1,'jacson','0');

  insert into member(name,sex) select name,sex from member;

第二條語句多執行幾次就有了很多資料。

2，下面我們進行分表：這裡我們分兩個表tb_member1,tb_member2

DROP table IF EXISTS tb_member1;
create table tb_member1(
    id bigint primary key auto_increment ,
    name varchar(20),
    sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; 

DROP table IF EXISTS tb_member2;
create table tb_member2(
    id bigint primary key auto_increment ,
    name varchar(20),
    sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; 

//建立tb_member2也可以用下面的語句  create table tb_member2 like tb_member1;

   3,建立主表tb_member

DROP table IF EXISTS tb_member;
create table tb_member(
id bigint primary key auto_increment ,
name varchar(20),
sex tinyint not null default '0'
)ENGINE=MERGE UNION=(tb_member1,tb_member2) INSERT_METHOD=LAST CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;

檢視一下tb_member表的結構:desc tb_member;

4,接下來，我們把資料分到兩個分表中去：

insert into tb_member1(id,name,sex) select id,name,sex from member where id%2=0;

insert into tb_member2(id,name,sex) select id,name,sex from member where id%2=1;

檢視一下主表的資料：select * from tb_member;

注意：總表只是一個外殼，存取資料發生在一個一個的分表裡面。

ps:建立主表時可能會出現下面的錯誤：

ERROR 1168 (HY000): Unable to open underlying table which is differently defined
or of non-MyISAM type or doesn't exist

若遇到上面這種錯誤，一般從兩方面來排查：（從這兩方面一般可以解決這個問題，本人也遇到了。）

  1，檢視上面的分表資料庫引擎是不是MyISAM.

  2，檢視分表與指標的欄位定義是否一致。

分表的大概過程和步驟就是這樣的，下面我們來看看分表的演算法實現：

假設現在有一個應用系統可能會有100億的使用者量，另外一個表一般儲存量在不超過100萬的時候基本能保持良好效能，計算下來，我們需要1萬張表，即分表為1萬個表。

我們可以設計成：user_0~user_9999

在使用者表裡面我們有唯一的標示是使用者id,我們尅設計一個小演算法來實現使用者id與訪問表名的對應：

function getTable($id)

{

   return 'user_'.sprintf('%d',($id >>20));

}

解釋一下：($id >> 20)表示將向右移位20位，（向右移動一位標示減少一半），printf('%d',$data)標示將資料按照十進位制輸出。

               即id為1~1048575（2的20次冪-1）時均訪問user_0,1048576~2097152時訪問user_1,以此類推.....

那麼問題來了，如果使用者更多怎麼辦，現在需要一個可擴充套件的方法：

function getTable($id,$bit,$seed){   return 'user_'.sprintf('%0{$bit}d',($id >> $seed));}其中：$id為使用者id,$bit標示表字尾的位數,$seed表示要移位的位數即：單個表能儲存的記錄條數。這樣就可以任意分表了。總結：     其實上面我們介紹的是水平分表的實施方法，還存在另一種方法叫做：垂直分表     垂直分表：      舉例說明，在一個部落格系統中，文章標題，作者，分類，建立時間等，是變化頻率慢，查詢次數多，而且最好有很好的實時性的資料，我們把它叫做冷資料。
　　　　而部落格的瀏覽量，回覆數等，類似的統計資訊，或者別的變化頻率比較高的資料，我們把它叫做活躍資料。
　　     我們進行縱向分表後：
　　　　　　1,儲存引擎的使用不同，冷資料使用MyIsam 可以有更好的查詢資料。活躍資料，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
　　　　　　2,對冷資料進行更多的從庫配置，因為更多的操作是查詢，這樣來加快查詢速度。對熱資料，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
　　　　　　3,對於一些特殊的活躍資料，也可以考慮使用memcache ,redis之類的快取，等累計到一定量再去更新資料庫.