當一張的數據達到幾百萬時，你查詢一次所花的時間會變多，如果有聯合查詢的話，我想有可能會死在那兒了。分表的目的就在於此，減小數據庫的負擔，縮短查詢時間。
根據個人經驗，MySQL執行一個sql的過程如下：
1,接收到sql;2,把sql放到排隊隊列中 ;3,執行sql;4,返回執行結果。在這個執行過程中最花時間在什麼地方呢？第一，是排隊等待的時間，第二，sql的執行時間。其實這二個是一回事，等待的同時，肯定有sql在執行。所以我們要縮短sql的執行時間。
mysql中有一種機制是表鎖定和行鎖定，為什麼要出現這種機制，是為了保證數據的完整性，我舉個例子來說吧，如果有二個sql都要修改同一張表的同一條數據，這個時候怎麼辦呢，是不是二個sql都可以同時修改這條數據呢？很顯然MySQL對這種情況的處理是，一種是表鎖定（myisam存儲引擎），一個是行鎖定（innodb存儲引擎）。表鎖定表示你們都不能對這張表進行操作，必須等我對表操作完才行。行鎖定也一樣，別的sql必須等我對這條數據操作完了，才能對這條數據進行操作。如果數據太多，一次執行的時間太長，等待的時間就越長，這也是我們為什麼要分表的原因。
二，分表
1，做mysql集群，例如：利用mysql cluster ，mysql proxy，MySQL replication，drdb等等
有人會問MySQL集群，根分表有什麼關系嗎？雖然它不是實際意義上的分表，但是它啟到了分表的作用，做集群的意義是什麼呢？為一個數據庫減輕負擔，說白了就是減少sql排隊隊列中的sql的數量，舉個例子：有10個sql請求，如果放在一個數據庫服務器的排隊隊列中，他要等很長時間，如果把這10個sql請求，分配到5個數據庫服務器的排隊隊列中，一個數據庫服務器的隊列中只有2個，這樣等待時間是不是大大的縮短了呢？這已經很明顯了。所以我把它列到了分表的范圍以內，我做過一些MySQL的集群：
Linux MySQL proxy 的安裝，配置，以及讀寫分離
MySQL replication 互為主從的安裝及配置，以及數據同步
優點：擴展性好，沒有多個分表後的復雜操作（PHP代碼）
缺點：單個表的數據量還是沒有變，一次操作所花的時間還是那麼多，硬件開銷大。
2，預先估計會出現大數據量並且訪問頻繁的表，將其分為若干個表
這種預估大差不差的，論壇裡面發表帖子的表，時間長了這張表肯定很大，幾十萬，幾百萬都有可能。 聊天室裡面信息表，幾十個人在一起一聊一個晚上，時間長了，這張表的數據肯定很大。像這樣的情況很多。所以這種能預估出來的大數據量表，我們就事先分出個N個表，這個N是多少，根據實際情況而定。以聊天信息表為例：
我事先建100個這樣的表，message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然後根據用戶的ID來判斷這個用戶的聊天信息放到哪張表裡面，你可以用hash的方式來獲得，可以用求余的方式來獲得，方法很多，各人想各人的吧。下面用hash的方法來獲得表名：
查看復制打印?
<?PHP function get_hash_table($table,$userid) { $str = crc32($userid); if($str<0){ $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1); }else{ $hash = substr($str, 0, 2); } return $table."_".$hash; } echo get_hash_table('message','user18991'); //結果為message_10 echo get_hash_table('message','user34523'); //結果為message_13 ?>
說明一下，上面的這個方法，告訴我們user18991這個用戶的消息都記錄在message_10這張表裡，user34523這個用戶的消息都記錄在message_13這張表裡，讀取的時候，只要從各自的表中讀取就行了。
優點：避免一張表出現幾百萬條數據，縮短了一條sql的執行時間
缺點：當一種規則確定時，打破這條規則會很麻煩，上面的例子中我用的hash算法是crc32，如果我現在不想用這個算法了，改用md5後，會使同一個用戶的消息被存儲到不同的表中，這樣數據亂套了。擴展性很差。
3，利用merge存儲引擎來實現分表
我覺得這種方法比較適合，那些沒有事先考慮，而已經出現了得，數據查詢慢的情況。這個時候如果要把已有的大數據量表分開比較痛苦，最痛苦的事就是改代碼，因為程序裡面的sql語句已經寫好了，現在一張表要分成幾十張表，甚至上百張表，這樣sql語句是不是要重寫呢？舉個例子，我很喜歡舉子
MySQL>show engines;的時候你會發現mrg_myisam其實就是merge。
查看復制打印?mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('張映', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> INDEX(id) -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql> select id,name,sex from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 張映 | 0 | | 1 | tank | 1 | +----+--------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) MySQL> select id,name,sex from user2 -> ; +----+-------+-----+ | id | name | sex | +----+-------+-----+ | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 0 | +----+-------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec)
從上面的操作中，我不知道你有沒有發現點什麼？假如我有一張用戶表user，有50W條數據，現在要拆成二張表user1和user2，每張表25W條數據，
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000
INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id > 250000
這樣我就成功的將一張user表，分成了二個表，這個時候有一個問題，代碼中的sql語句怎麼辦，以前是一張表，現在變成二張表了，代碼改動很大，這樣給程序員帶來了很大的工作量，有沒有好的辦法解決這一點呢？辦法是把以前的user表備份一下，然後刪除掉，上面的操作中我建立了一個alluser表，只把這個alluser表的表名改成user就行了。但是，不是所有的MySQL操作都能用的
a，如果你使用 alter table 來把 merge 表變為其它表類型，到底層表的映射就被丟失了。取而代之的，來自底層 myisam 表的行被復制到已更換的表中，該表隨後被指定新類型。
b，網上看到一些說replace不起作用，我試了一下可以起作用的。暈一個先
mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 MySQL> select * from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 張映 | 0 | | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 1 | +----+--------+-----+ 3 rows in set (0.00 sec)
c，一個 merge 表不能在整個表上維持 unique 約束。當你執行一個 insert，數據進入第一個或者最後一個 myisam 表（取決於 insert_method 選項的值）。MySQL 確保唯一鍵值在那個 myisam 表裡保持唯一，但不是跨集合裡所有的表。
d,當你創建一個 merge 表之時，沒有檢查去確保底層表的存在以及有相同的機構。當 merge 表被使用之時，MySQL 檢查每個被映射的表的記錄長度是否相等，但這並不十分可靠。如果你從不相似的 myisam 表創建一個 merge 表，你非常有可能撞見奇怪的問題。
好困睡覺了，c和d在網上看到的，沒有測試，大家試一下吧。
優點：擴展性好，並且程序代碼改動的不是很大
缺點：這種方法的效果比第二種要差一點
三，總結一下
上面提到的三種方法，我實際做過二種，第一種和第二種。第三種沒有做過，所以說的細一點。哈哈。做什麼事都有一個度，超過個度就過變得很差，不能一味的做數據庫服務器集群，硬件是要花錢買的，也不要一味的分表，分出來1000表，MySQL的存儲歸根到底還以文件的形勢存在硬盤上面，一張表對應三個文件，1000個分表就是對應3000個文件，這樣檢索起來也會變的很慢。我的建議是
方法1和方法2結合的方式來進行分表
方法1和方法3結合的方式來進行分表
我的二個建議適合不同的情況，根據個人情況而定，我覺得會有很多人選擇方法1和方法3結合的方式
