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:
php" id="highlighter_535927">
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$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";
$i ++;
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下面说一下我的分表规则,full_code作为主键,我们对full_code做hash
函数如下:
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$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 ;
}
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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
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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 ;
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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。