请教大数据分表分数据库的问题

[LWLIFE]

业务数据比较多，每天可能会有几十W的数据，这样长期下去单表压力比较大，现在想根据日期来进行拆表，200W左右的数据应该就会有影响了，所以想请教一下：
1拆表能节省多少时间？
2一个数据库拆多少表合适？
3表太多了是否需要拆库？

[LWLIFE]

引用 1 楼 rucypli 的回复:

先考虑查询慢的问题是否可以通过优化sql来解决

谢谢回复，这个优化考虑过，但现在的量确实太大了才考虑分表的

[zjcxc]

拆库通常是要考虑的，一个库中太多的表管理起来也麻烦 拆表对天大数据通常来说是必须考虑的，性能的提升取决于你的查询和处理方法 比如，如果你拆表了，查最近一年的数据 如果还是通过一个 UNION ALL 所有表的视图（或者类似的方法）去查，那么效率提升有限 但如果你直接根据条件锁定只查最近一年的表，那么，那么对于 10 年的数据量来说，你只需要查 1/10 的数据，这个的性能提升是非常可观的

[lifewell1]

几十万数据还好吧 ，不用分表，加入索引 然后按照月份分期就好 我这边有高达每天上亿的数据才分表的

[rucypli]

先考虑查询慢的问题是否可以通过优化sql来解决

[LWLIFE]

引用 4 楼 zjcxc 的回复:

拆库通常是要考虑的，一个库中太多的表管理起来也麻烦 拆表对天大数据通常来说是必须考虑的，性能的提升取决于你的查询和处理方法 比如，如果你拆表了，查最近一年的数据 如果还是通过一个 UNION ALL 所有表的视图（或者类似的方法）去查，那么效率提升有限 但如果你直接根据条件锁定只查最近一年的表，那么，那么对于 10 年的数据量来说，你只需要查 1/10 的数据，这个的性能提升是非常可观的

谢谢，应该是你最后说的，如果拆表，会根据条件只锁定几个表的，如果时间长了表拆多了是不是了也要考虑建个新库？这个一个库多少表合适？

[ZXYperseverance]

首先考虑可以分区，把表中的数据按时间分到不同的区，这样可以提高查询效率。 如果拆表，首先可以日期分类进行拆表，选择合适的日期拆表，把常用的字段创建索引。 或者根据具体的业务类型进行拆表。