下面通过创建100张表来演示下1亿条数据的分表过程,具体请看下文代码。当数据量猛增的
下面通过创建100张表来演示下1亿条数据的分表过程,具体请看下文代码。
当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表。具体实现过程如下:
首先创建100张表:
$i=0;
while($i<=99){
echo "$newNumber \r\n";
$sql="CREATE TABLE `code_".$i."` (
`full_code` char(10) NOT NULL,
`create_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`full_code`),
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8";
mysql_query($sql);
$i++;
下面说一下我的分表规则,full_code作为主键,我们对full_code做hash
函数如下:
$table_name=get_hash_table('code',$full_code);
function get_hash_table($table,$code,$s=100){
$hash = sprintf("%u", crc32($code));
echo $hash;
$hash1 = intval(fmod($hash, $s));
return $table."_".$hash1;
}
这样插入数据前通过get_hash_table获取数据存放的表名。
最后我们使用merge存储引擎来实现一张完整的code表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `code` (
`full_code` char(10) NOT NULL,
`create_time` int(10) unsigned NOT NULL,
INDEX(full_code)
) TYPE=MERGE UNION=(code_0,code_1,code_2.......) INSERT_METHOD=LAST ;
这样我们通过select * from code就可以得到所有的full_code数据了。
以上介绍就是本文的全部内容,希望对大家有所帮助。
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