这篇文章将为大家详细讲解有关MySQL如何实现分表优化，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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这里的分表逻辑是根据t_group表的user_name组的个数来分的。
因为这种情况单独user_name字段上的索引就属于烂索引。起不了啥名明显的效果。
1、试验PROCEDURE.
 
DELIMITER $$
Drop PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`$$
Create　PROCEDURE `t_girl`.`sp_split_table`()
BEGIN
declare done int default 0;
declare v_user_name varchar(20) default '';
declare v_table_name varchar(64) default '';
-- Get all users' name.
declare cur1 cursor for select user_name from t_group group by user_name;
-- Deal with error or warnings.
declare continue handler for 1329 set done = 1;
-- Open cursor.
open cur1;
while done <> 1
do
fetch cur1 into v_user_name;
if not done then
　-- Get table name.
　set v_table_name = concat('t_group_',v_user_name);
　-- Create new extra table.
　set @stmt = concat('create table ',v_table_name,' like t_group');
　prepare s1 from @stmt;
　execute s1;
　drop prepare s1;
　-- Load data into it.
　set @stmt = concat('insert into ',v_table_name,' select * from t_group where user_name = ''',v_user_name,'''');
　prepare s1 from @stmt;
　execute s1;
　drop prepare s1;
end if;
end while;
-- Close cursor.
close cur1;
-- Free variable from memory.
set @stmt = NULL;
END$$
DELIMITER ;
 
2、试验表。
我们用一个有一千万条记录的表来做测试。
 
> select count(*) from t_group;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10388608 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
表结构。
 
mysql> desc t_group;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field　　　| Type　　　　　　| Null | Key | Default　　　　　| Extra　　　　　|
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id　　　　　| int(10) unsigned | NO　| PRI | NULL　　　　　　　| auto_increment |
| money　　　| decimal(10,2)　　| NO　|　　|　　　　　　　　　|　　　　　　　　|
| user_name　| varchar(20)　　　| NO　| MUL |　　　　　　　　　|　　　　　　　　|
| create_time | timestamp　　　　| NO　|　　| CURRENT_TIMESTAMP |　　　　　　　　|
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)
 
索引情况。
 
mysql> show index from t_group;
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
|Table　| Non_unique | Key_name　　　　| Seq_in_index | Column_name |Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type |Comment |
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
|t_group |　　　　　0 | PRIMARY　　　　　|　　　　　　1 | id　　　　　|A　　　　|　　10388608 |　　NULL | NULL　|　　　| BTREE　　|　　　　|
| t_group |　　　　　1 | idx_user_name　　|　　　　　1 | user_name　| A　　　　|　　　　　8 |　　NULL | NULL　|　　　|BTREE　　　|　　　　|
| t_group |　　　　　1 | idx_combination1|　　　　　　1 | user_name　| A　　　　|　　　　　8 |　　NULL |NULL　|　　　| BTREE　　　|　　　　|
| t_group |　　　　　1 |idx_combination1 |　　　　　　2 | money　　　| A　　　　|　　　　3776|　　NULL | NULL　|　　　| BTREE　　　|　　　　|
+---------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
 
PS:
idx_combination1 这个索引是必须的，因为要对user_name来GROUP BY。此时属于松散索引扫描！当然完了后你可以干掉她。
idx_user_name 这个索引是为了加快单独执行constant这种类型的查询。
我们要根据用户名来分表
 mysql> select user_name from t_group where 1 group by user_name;
+-----------+
| user_name |
+-----------+
| david　　|
| leo　　　|
| livia　　|
| lucy　　　|
| sarah　　|
| simon　　|
| sony　　　|
| sunny　　|
+-----------+
8 rows in set (0.00 sec)
 
所以结果表应该是这样的。
 
mysql> show tables like 't_group_%';
+------------------------------+
| Tables_in_t_girl (t_group_%) |
+------------------------------+
| t_group_david　　　　　　　　|
| t_group_leo　　　　　　　　　|
| t_group_livia　　　　　　　　|
| t_group_lucy　　　　　　　　|
| t_group_sarah　　　　　　　　|
| t_group_simon　　　　　　　　|
| t_group_sony　　　　　　　　|
| t_group_sunny　　　　　　　　|
+------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
 
3、对比结果。
 
mysql> select count(*) from t_group where user_name = 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|　1298576 |
+----------+
1 row in set (1.71 sec)
 
执行了将近2秒。
 
mysql> select count(*) from t_group_david;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|　1298576 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
几乎是瞬间的。
 
mysql> select count(*) from t_group where user_name <> 'david';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|　9090032 |
+----------+
1 row in set (9.26 sec)
执行了将近10秒，可以想象，这个是实际的项目中是不能忍受的。
mysql> select (select count(*) from t_group) - (select count(*) from t_group_david) as total;
+---------+
| total　|
+---------+
| 9090032 |
+---------+
1 row in set (0.00 sec)
 
几乎是瞬间的。
我们来看看聚集函数。
对于原表的操作。
 
mysql> select min(money),max(money) from t_group where user_name = 'david';
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|　　　-6.41 |　　500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
最小，最大值都是FULL INDEX SCAN。所以是瞬间的。
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group where user_name = 'david';
+--------------+------------+
| sum(money)　| avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (2.15 sec)
其他聚集函数的结果就不是FULL INDEX SCAN了。耗时2.15秒。
 
对于小表的操作。
 
mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|　　　-6.41 |　　500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (1.50 sec)
 
最大最小值完全是FULL TABLE SCAN,耗时1.50秒，不划算。以此看来。
 
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)　| avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (1.68 sec)
 
取得这两个结果也是花了快2秒，快了一点。
我们来看看这个小表的结构。
 
mysql> desc t_group_david;
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| Field　　　| Type　　　　　　| Null | Key | Default　　　　　| Extra　　　　　|
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
| id　　　　　| int(10) unsigned | NO　| PRI | NULL　　　　　　　| auto_increment |
| money　　　| decimal(10,2)　　| NO　|　　|　　　　　　　　　|　　　　　　　　|
| user_name　| varchar(20)　　　| NO　| MUL |　　　　　　　　　|　　　　　　　　|
| create_time | timestamp　　　　| NO　|　　| CURRENT_TIMESTAMP |　　　　　　　　|
+-------------+------------------+------+-----+-------------------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)
 
明显的user_name属性是多余的。那么就干掉它。
 
mysql> alter table t_group_david drop user_name;
Query OK, 1298576 rows affected (7.58 sec)
Records: 1298576　Duplicates: 0　Warnings: 0
 
现在来重新对小表运行查询
 
mysql> select min(money),max(money) from t_group_david;
+------------+------------+
| min(money) | max(money) |
+------------+------------+
|　　　-6.41 |　　500.59 |
+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
此时是瞬间的。
 
mysql> select sum(money),avg(money) from t_group_david;
+--------------+------------+
| sum(money)　| avg(money) |
+--------------+------------+
| 319992383.84 | 246.417910 |
+--------------+------------+
1 row in set (0.94 sec)
 
这次算是控制在一秒以内了。
mysql> Aborted
总结一下：分出的小表的属性尽量越少越好。

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当前题目：MySQL如何实现分表优化
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