长度较短、访问频率较高的属性放主表——用缓冲池命中率读懂垂直拆分的原理
《数据库架构与实践》第 3 篇：数据库垂直拆分的依据与原理。
当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分都降低数据量大小，提升数据库性能，有什么差别？
水平切分是指，以某个字段为依据（例如uid），按照一定规则（例如取模），将一个库（表）上的数据拆分到多个库（表）上，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的数据库架构设计方法。
水平切分后，各个库（表）的特点是：
1. 每个库（表）的结构都一样；
2. 每个库（表）的数据都不一样，没有交集；
3. 所有库（表）的并集是全量数据；
垂直拆分是指，将一个属性较多，一行数据较大的表，将不同的属性拆分到不同的表中，以降低单库（表）大小，达到提升性能的数据库架构设计方法。
垂直切分后，各个库（表）的特点是：
1. 每个库（表）的结构都不一样；
2. 一般来说，每个库（表）的属性至少有一列交集，一般是主键；
3. 所有库（表）的并集是全量数据；
举个例子，用户表：
user(
uid bigint,
name varchar(16),
pass varchar(16),
age int,
sex tinyint,
flag tinyint,
sign varchar(64),
intro varchar(256)
…);垂直拆分之后，可能变成两个这样的表：
user_base(
uid bigint,
name varchar(16),
pass varchar(16),
age int,
sex tinyint,
flag tinyint
…);
user_ext(
uid bigint,
sign varchar(64),
intro varchar(256)
…);垂直切分的依据是什么？
当一个表属性很多时，垂直拆分依据主要有几点：
1. 将长度较短，访问频率较高的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为主表；
2. 将字段较长，访问频率较低的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为扩展表；
3. 经常一起访问的属性，也可以放在一个表里；
为什么要这么这么拆分？
1. 数据库有自己的缓冲池buffer_pool，会将磁盘上的数据load到缓冲池里；
2. 缓冲池物理上以页page为单位，逻辑上以行row为单位，缓存数据；
3. 在内存有限，缓冲池大小固定的情况下，长度较短的row，能缓存更多数据；
4. 缓存高频的列column，能提升缓冲池命中率，减少磁盘IO；
举个例子：
1. 假设数据库内存buffer为1G，未拆分的user表1行数据大小为1k，那么只能缓存100w行数据；
2. 如果垂直拆分成user_base和user_ext，其中user_base访问频率高，1行大小为0.1k，就能缓存1000w行数据；
此时，访问磁盘的概率会大大降低，数据库访问的时延会大大降低，吞吐量会大大增加。
简单总结：
1. 海量数据高并发的数据库场景，垂直拆分能提升数据库性能；
2. 拆分核心依据是：将长度较短，访问频率较高的属性尽量放在主表里。
知其然，知其所以然。
思路比结论更重要。
检验一下
检索练习 · 两种拆分
水平切分之后，各个库（表）的特点是？
检索练习 · 拆分依据
垂直拆分时，「长度较短，访问频率较高的属性」应该放在？
检索练习 · 提速原理
垂直拆分能提升数据库性能，其缓冲池层面的原理是？
检索练习 · 数字例子
文中例子：1G 的 buffer，未拆分的 user 表 1 行 1k，能缓存多少行？垂直拆分后 user_base 1 行 0.1k，能缓存多少行？
垂直拆分拆的是列，水平切分拆的是行——接下来四篇连讲水平切分，先从最简单的单 KEY 业务开始：第 4 篇《数据库水平切分：单 KEY 业务（用户中心）》。
知其然，知其所以然。思路比结论更重要。