面试题：MySQL大表优化之垂直拆分

Question

在MySQL中，当一个大表需要进行垂直拆分时，请阐述垂直拆分的原则以及拆分后如何处理关联查询问题。

Answer 1

垂直拆分原则

1. 按列的使用频率拆分：将经常一起查询的列放在一张表，不常用的列拆分到其他表。例如，用户表中基本信息（姓名、年龄等）查询频繁，而一些扩展信息（如个人简介、兴趣爱好等）使用频率较低，可将它们拆分。
2. 按数据类型拆分：把大字段（如长文本、二进制数据等）拆分出去，因为这些大字段会占用大量存储空间，影响整体表的性能。例如，文章表中的文章内容（大文本）可单独拆分到一个表。
3. 按业务功能拆分：根据业务逻辑，将相关功能的列放在一起。比如订单表，可把订单基本信息（订单号、下单时间等）和订单详情信息（商品明细等）拆分，因为它们属于不同的业务侧重点。

拆分后关联查询问题处理

1. 使用JOIN操作：在SQL查询中，通过JOIN语句（如INNER JOIN、LEFT JOIN等）将拆分后的表关联起来。例如：

SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
INNER JOIN table2 b ON a.id = b.id;

2. 使用外键约束：在数据库设计时，为拆分后的表建立外键，确保数据的一致性和完整性，同时也有助于关联查询的优化。例如：

ALTER TABLE table2
ADD CONSTRAINT fk_table1_table2
FOREIGN KEY (id) REFERENCES table1(id);

3. 分布式缓存：对于经常查询的关联数据，可以将关联结果缓存到分布式缓存（如Redis）中，减少数据库直接的关联查询压力。当数据发生变化时，及时更新缓存。
4. 数据冗余：在某些情况下，可以适当保留一些冗余字段在不同表中，避免复杂的关联查询。但要注意数据一致性的维护，通过数据库触发器或应用程序逻辑来确保冗余数据的同步更新。