一.操作环境

数据达到百w甚于更多的时候，我们的mysql查询将会变得比较慢， 如果再加上连表查询，程序可能会卡死。即使你设置了索引并在查询中使用到了索引，查询还是会慢。这时候你就要考虑怎么样来提高查询速度了。

抛弃其他的不讲，只从mysql本身的优化来讲，我所知道的方法有三种：mysql集群，mysql分表，mysql分区

二.mysql集群

mysql集群成本比较高，不过这不是这里讲的重点，后期开一篇文章，专门来讲这方面的知识。

三.mysql分表

1. 当数据达到百w，千w的时候，我们就想着怎么把表数据分流到不同的表中去，缩小单个表的体积，表的操作最后还是归根到对磁盘文件的操作，小文件的IO速度肯定要比大文件的速度要快。

2.分表的方式：分表有横向分表和纵向分表两种方式。

横向分表：指把表的数据分流要不同的表中去，比如100W的表数据分流到10个表中，每个表就只有10w条数据。

纵向分表：指的是拆分表的结构，比如把新闻的标题和新闻的内容拆开，放到不同的表中。这种方法主要是运用在前期的表开始设计阶段。

3. 着重讲一个横向分表的方法：

1）：hash算法，就是通过一定的算法，得出一个值，再根据这个值知道去操作对应的表，比如我想分10个表，user1,user2,user3..........假设我们用uid来做为分表的计算字段,通过取余的方式来。某个用户的用户ID是5，5%10=5，那这个用户的数据就是放在user5这个表中。    这就是取余算法，当然还有其他的，具体根据实际业务的需求来定。

2）：利用mysql本身的分表引擎merge

这种方式适合在设计表的时候考虑不周，已经出现大的数据，并查询缓慢的情况 。这种方式对程序代码的改动比较小，因为sql语句写好了，如果再采用第一种的分表方式的话，一个表拆分成多个表了，那程序代码对表的操作都要改。麻烦啊。

1. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
2. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
4. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
5. ->   PRIMARY KEY (`id`)
6. -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
7. Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
8. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
9. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
10. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
11. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
12. ->   PRIMARY KEY (`id`)
13. -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
14. Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
15. mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);
16. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
17. mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
18. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
19. mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
20. ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
21. ->   `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
22. ->   `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
23. ->   INDEX(id)
24. -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
25. Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
26. mysql> select id,name,sex from alluser;
27. +----+--------+-----+
28. | id | name   | sex |
29. +----+--------+-----+
30. |  1 | 张映 |   0 |
31. |  1 | tank   |   1 |
32. +----+--------+-----+
33. 2 rows in set (0.00 sec)
34. mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
35. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
36. mysql> select id,name,sex from user2
37. -> ;
38. +----+-------+-----+
39. | id | name  | sex |
40. +----+-------+-----+
41. |  1 | tank  |   1 |
42. |  2 | tank2 |   0 |
43. +----+-------+-----+
44. 2 rows in set (0.00 sec)

a，如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型，到底层表的映射就被丢失了。取而代之的，来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中，该表随后被指定新类型。

b，网上看到一些说replace不起作用，我试了一下可以起作用的。晕一个先

c，一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert，数据进入第一个或者最后一个 myisam 表（取决于 insert_method 选项的值）。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一，但不是跨集合里所有的表。

d,当你创建一个 merge 表之时，没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时，mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等，但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表，你非常有可能撞见奇怪的问题。

3):第一种与第二种的比较，第一种的效率会比较高，但是第二种的扩展性会好一点。

四：表分区

当数据量非常大时（表的容量到达GB或者是TB），如果仍然采用索引的方式来优化查询，由于索引本生的消耗以及大量的索引碎片的产生，查询的过程会导致大量的随机I/O的产生，在这种场景下除非可以很好的利用覆盖索引，否则由于在查询的过程中需要根据索引回数据表查询，会导致性能受到很大的影响，这时可以考虑通过分区表的策略来提高查询的性能