Mybatis-plus TableNameHandler分表如何实现长尾词策略?
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计1632个文字,预计阅读时间需要7分钟。
MySQL作为当前互联网系统中广泛使用的数据库,主要因其具有ACID特性的关系型数据库。但其单表性能会受到数据量限制,主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法全部加载。
为什么要分表
Mysql是当前互联网系统中使用非常广泛的关系数据库,具有ACID的特性。
但是mysql的单表性能会受到表中数据量的限制,主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法全部加载到内存。读取磁盘的次数变多,而磁盘的每次读取对性能都有很大的影响。
这时一个简单可行的方案就是分表(当然土豪也可以堆硬件),将一张数据量庞大的表的数据,拆分到多个表中,这同时也减少了B+树索引的大小,减少磁盘读取次数,提高性能。
两种基础分表逻辑
说完了为什么要分表,下面聊聊业务开发中常见的两种基础的分表逻辑。
按日期分表
这种方式通常会在表名的最后加上年月日,主要适用于按日期划分的统计数据或操作记录。在线实时展示的只有最近表中的数据,其他数据用于离线统计等。
按id取模分表
这种方式需要一个id生成器,例如snowflake id或分布式id服务。它保证了相同id的数据都在一张表中,主要适用于保存用户基础信息,系统中的资源信息,购买记录等。当然这种分表方式扩展性较差,后期数据持续增多后需要按id大小分库再分表处理。
下面看下这两种分表逻辑在mybatis-plus中的实现。
本文共计1632个文字,预计阅读时间需要7分钟。
MySQL作为当前互联网系统中广泛使用的数据库,主要因其具有ACID特性的关系型数据库。但其单表性能会受到数据量限制,主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法全部加载。
为什么要分表
Mysql是当前互联网系统中使用非常广泛的关系数据库,具有ACID的特性。
但是mysql的单表性能会受到表中数据量的限制,主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法全部加载到内存。读取磁盘的次数变多,而磁盘的每次读取对性能都有很大的影响。
这时一个简单可行的方案就是分表(当然土豪也可以堆硬件),将一张数据量庞大的表的数据,拆分到多个表中,这同时也减少了B+树索引的大小,减少磁盘读取次数,提高性能。
两种基础分表逻辑
说完了为什么要分表,下面聊聊业务开发中常见的两种基础的分表逻辑。
按日期分表
这种方式通常会在表名的最后加上年月日,主要适用于按日期划分的统计数据或操作记录。在线实时展示的只有最近表中的数据,其他数据用于离线统计等。
按id取模分表
这种方式需要一个id生成器,例如snowflake id或分布式id服务。它保证了相同id的数据都在一张表中,主要适用于保存用户基础信息,系统中的资源信息,购买记录等。当然这种分表方式扩展性较差,后期数据持续增多后需要按id大小分库再分表处理。
下面看下这两种分表逻辑在mybatis-plus中的实现。

