环境信息

基于C#语言、SqlServer数据库。

本次分表的目的

问题现状

    业务系统随着时间的进展，数据越来越多，系统运行越加缓慢，所有数据存在一个表中，单表数据量已经到达几个亿（笔者项目单表突破5亿条），并且伴随业务增长字段仍可能继续增加。对数据进行规范存储，提高系统性能的需求已经刻不容缓。

解决方案

对数据进行逻辑表分，将数据按季度、月度进行拆分。

其他方案

分区表（与本方案不冲突，可选择一种进行实施，也可以结合使用）

总体流程

通过特定的时任务（数据库计划，或者windows任务，或者其他工具；笔者项目采用自己开发的windows服务）进行数据分表拆分。

具体步骤

1. 建立索引表；

索引记录分表的记录，查询时通过索引表快速找到数据所在的分表。

1. 建立分表相关存储过程（笔者建立了7个存储过程，相互调用），如下：

• 复制源表主键
• 复制表结构及索引
• 建立分表
• 迁移数据
• 批量迁移数据（历史数据迁移入口）
• 根据营业日期迁移数据（营业时迁移数据入口）
• 获取分表结果集（查询数据入口）

1. 利用工具进行历史数据分表（可利开源的ETL工具：Kettle，笔者是自己开发的一个工具），此处特别注意大批量数据操作带来的影响。
2. 建立定时任务，定时执行存储过程，以执行日常营业数据的分表；

源表中的数据保存期限

源表保留若干天的数据冗余，以便数据迁移出现问题可进行问题分析，特别是在项目刚实施阶段，以避免分表造成数据遗漏。

注意点

分表的作用

• 数据量小的系统，分表对性能的提升微乎其微；只有当数据量大到一定等级的时候，分表的优势才能有所体现；
• 分表还有一个重要的思维：对数据的管理，按特定的维度将数据保存在不同的集合中；
• 如果磁盘成为瓶颈，建议采用分区表，将数据拆分到不同的磁盘，也可通过多个磁盘提高计算能力。

对于单表数据量达多少可以分表的一些建议

笔者经过一番调查，给出如下关系型数据库单表记录数建议：

数据库性能与服务器配置、索引、执行的sql复杂度有关，以上仅为参考值。