数据库表拆分简单须知与示例（SQLite为例）

本司最近一个项目功能需求改进，需要对原数据库表进行拆分。功能需求为主。相互要是纵向字段的该表。满足不同需求。

数据库表拆分是指将一个大型数据库表按照某种规则或策略分割成多个较小的表，这样做通常是为了提高数据库性能、可维护性、扩展性等方面的优化。下面是一个详细介绍数据库表拆分的过程：

1. 确定拆分的原因和目标：

• 性能优化： 原始的大型表可能存在性能瓶颈，导致查询速度变慢。
• 数据隔离： 将数据按照某种逻辑分类，以提高数据管理的灵活性和安全性。
• 扩展性： 为了支持系统未来的扩展需求，如增加数据量、支持更多用户等。

2. 选择拆分的策略：

• 垂直拆分（Vertical Partitioning）： 根据字段的关系将表分割成多个子表，每个子表包含不同的列。常用于将频繁访问的列与不经常访问的列分开。
• 水平拆分（Horizontal Partitioning）： 将表按照某种规则拆分成多个子表，每个子表包含部分行记录。常见的方法有范围分区、哈希分区、轮转分区等。

3. 分析数据库表的结构和数据：

• 查看数据库表的字段，了解其之间的关系和重要性。
• 分析数据访问模式，确定哪些数据频繁访问、哪些数据不经常访问。

4. 实施拆分方案：

• 垂直拆分：
  • 创建新的子表，将原始表中的相关列迁移到新的子表中。
  • 更新应用程序代码，以确保它们能够正确地访问新的子表。
• 水平拆分：
  • 根据拆分规则创建新的子表，例如按照日期范围、地理位置、用户ID等。
  • 将原始表中的数据按照拆分规则分配到相应的子表中。
  • 更新应用程序代码，以确保它们能够正确地访问新的子表。

5. 测试和优化：

• 对新的拆分表进行全面的测试，确保拆分后的性能、功能和数据完整性都符合预期。
• 根据测试结果对拆分方案进行调整和优化，以提高系统的稳定性和性能。

6. 数据迁移：

• 如果是在生产环境中进行拆分，需要制定详细的数据迁移计划，确保数据迁移过程中不会丢失数据或影响业务运行。
• 使用合适的迁移工具和技术，将原始表中的数据安全地迁移到新的拆分表中。

7. 监控和维护：

• 建立监控系统，定期监测拆分表的性能和健康状况，及时发现和解决问题。
• 根据业务需求和系统变化，定期评估拆分方案的有效性，进行必要的调整和优化。

SQLite数据库表拆分的示例

1. 垂直拆分示例：

假设有一个包含用户信息的大型表 Users，其中包含了用户的基本信息和附加信息，但是附加信息并不是每次查询都需要的。可以考虑将附加信息拆分到单独的表中。

原始表 Users：

CREATE TABLE Users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    password TEXT NOT NULL,
    date_of_birth TEXT,
    address TEXT,
    phone_number TEXT
);

拆分后的表：

CREATE TABLE Users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    password TEXT NOT NULL
);

CREATE TABLE UserProfile (
    user_id INTEGER PRIMARY KEY,
    date_of_birth TEXT,
    address TEXT,
    phone_number TEXT,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(id)
);

这样拆分后，可以根据需要选择性地查询用户的基本信息和附加信息，以减少查询的复杂性和提高性能。

2. 水平拆分示例：

假设有一个包含订单信息的大型表 Orders，订单数量很大，可以根据订单的时间范围将表拆分成多个子表，例如按照年份进行拆分。

原始表 Orders：

CREATE TABLE Orders (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    order_date TEXT,
    customer_id INTEGER,
    total_amount REAL
);

水平拆分后的子表：

CREATE TABLE Orders_2022 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    order_date TEXT,
    customer_id INTEGER,
    total_amount REAL
);

CREATE TABLE Orders_2023 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    order_date TEXT,
    customer_id INTEGER,
    total_amount REAL
);

CREATE TABLE Orders_2024 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    order_date TEXT,
    customer_id INTEGER,
    total_amount REAL
);

每个子表只包含特定年份的订单数据，这样可以有效地减少单个表的数据量，提高查询性能，同时也便于管理和维护。

3. 垂直和水平拆分结合示例：

假设有一个包含商品信息的大型表 Products，其中既包含基本信息也包含详细信息，并且商品数据量很大。可以根据垂直拆分将基本信息和详细信息分开，并且根据某种规则进行水平拆分。

原始表 Products：

CREATE TABLE Products (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    description TEXT,
    price REAL,
    category TEXT,
    created_at TEXT
);

垂直拆分后的表：

CREATE TABLE ProductsBasic (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price REAL,
    category TEXT
);

CREATE TABLE ProductsDetail (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    description TEXT,
    created_at TEXT
);

水平拆分后的子表：

CREATE TABLE Products_2022 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price REAL,
    category TEXT
);

CREATE TABLE Products_2023 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price REAL,
    category TEXT
);

CREATE TABLE Products_2024 (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price REAL,
    category TEXT
);

这样结合垂直和水平拆分，可以更灵活地管理和查询商品数据，提高数据库的性能和可维护性。

创建一个包含实验数据的大型表，然后根据字段的特性和访问模式进行拆分。

原始表设计：

CREATE TABLE ExperimentData (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    experiment_id INTEGER,
    cell_rate REAL,  -- 细胞活率
    aggregation_rate REAL,  -- 团聚率
    average_diameter REAL,  -- 平均直径
    average_roundness REAL,  -- 平均圆度
    total_cell_count INTEGER,  -- 总细胞数
    live_cell_count INTEGER,  -- 活细胞数
    dead_cell_count INTEGER,  -- 死细胞数
    live_cell_average_roundness REAL,  -- 活细胞平均圆度
    live_cell_average_diameter REAL,  -- 活细胞平均直径
    FOREIGN KEY (experiment_id) REFERENCES Experiments(id)
);

CREATE TABLE Experiments (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    -- 其他实验相关的字段
);

表拆分方案：

根据字段的特性和访问模式，可以考虑以下拆分方案：

1. 垂直拆分：

将具有类似特性的字段放在一起，拆分成多个子表。

• 基本信息表：

CREATE TABLE ExperimentBasicInfo ( 
    id INTEGER PRIMARY KEY,  -- 主键，唯一标识每条记录
    experiment_id INTEGER,  -- 实验的唯一标识符，与实验表中的实验相关联
    cell_rate REAL,  -- 细胞活率，表示实验中细胞的活跃程度或存活率
    aggregation_rate REAL,  -- 团聚率，表示细胞在实验中的聚集程度
    average_diameter REAL,  -- 平均直径，表示实验中细胞的平均直径大小
    average_roundness REAL,  -- 平均圆度，表示实验中细胞的平均圆度或形状的规则程度
    total_cell_count INTEGER,  -- 总细胞数，表示实验中的细胞总数
    FOREIGN KEY (experiment_id) REFERENCES Experiments(id)  -- 外键，用于与实验表中的对应实验相关联
);

• 细胞统计信息表：

CREATE TABLE CellStatistics ( 
    id INTEGER PRIMARY KEY,  -- 主键，唯一标识每条记录
    experiment_id INTEGER,  -- 实验的唯一标识符，与实验表中的实验相关联
    live_cell_count INTEGER,  -- 活细胞数，表示实验中的活细胞数量
    dead_cell_count INTEGER,  -- 死细胞数，表示实验中的死细胞数量
    live_cell_average_roundness REAL,  -- 活细胞平均圆度，表示实验中活细胞的平均圆度
    live_cell_average_diameter REAL,  -- 活细胞平均直径，表示实验中活细胞的平均直径
    FOREIGN KEY (experiment_id) REFERENCES Experiments(id)  -- 外键，用于与实验表中的对应实验相关联
);

2. 水平拆分：

根据数据的时间范围或其他条件，将表按照某种规则拆分成多个子表。

假设根据实验时间进行拆分，可以创建按年份拆分的子表：

ExperimentData_2022： 存储2022年的实验数据。

ExperimentData_2023： 存储2023年的实验数据。

ExperimentData_2024： 存储2024年的实验数据。

表拆分示意图：

ExperimentData (主表)
├── ExperimentBasicInfo (垂直拆分子表)
└── CellStatistics (垂直拆分子表)

通过垂直和水平拆分，可以根据数据的特性和访问模式来更好地管理和查询实验数据，提高数据库的性能和可维护性。