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本文主要介绍高性能数据库集群分库分表相关理论，基本架构，涉及的复杂度问题以及常见解决方案。
分库分表概述
基本思想：
把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库服务器(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。
单台数据库的瓶颈：
- 数据量太大，读写性能下降，即使有索引，索引变的很大，性能同样下降；
- 数据文件变的很大，数据库的备份和恢复需要消耗很长时间；
- 数据文件越大，极端情况下丢失数据的风险越高；
读写分离分散数据库读写操作压力，分库分表分散存储压力
适用场景
分库分表是在确定没有其他优化空间之后，才采取的方案；
优化顺序:
- 硬件优化；
- 数据库调优，例如增加索引，优化慢查询；
- 引入缓存，减少数据库压力；
- 程序与数据库表优化、重构；
- 读写分离或分库分表；
类似读写分离，分库分表也是确定没有其他优化空间之后才采取的优化方案。那如果业务真的发展很快岂不是很快要进行分库分表了？那为何不一开始就设计好呢？
按照架构设计的“三原则”（简单原则，合适原则，演化原则），简单分析一下：
首先，这里的“如果”事实上发生的概率比较低，做10个业务有一个业务能活下去就很不错了，更何况快速发展，和中彩票的概率差不多。如果我们每个业务上来就按照淘宝、微信的规模去做架构设计，不但会累死自己，还会害死业务。
其次，如果业务真的发展很快，后面进行分库分表也不迟。因为业务发展好，相应的资源投入就会加大，可以投入更多的人和更多的钱，那业务分库带来的代码和业务复杂问题就可以通过加人来解决，成本问题也可以通过增加资金来解决。
业务分库
业务分库的基本思想：
按照业务模块将数据将数据分散到不同的数据库服务器。
分库带来的问题：
1、join操作
问题：数据库分散在不同的数据库中，无法做join查询。
解决：通过业务代码进行join查询，然后结果合并。
2、事务
问题：表分散在不同的数据库中，无法通过事务统一修改。
解决：通过业务代码实现。
3、成本
服务器成本、开发成本。
业务分库示意图：
业务分表
业务分表的基本思想：
将单表切分成多个不同的表。
业务分表的拆分方式：
1、垂直拆分：基于列字段进行拆分，拆分后的表结构不一样。
2、水平拆分：基于数据记录进行拆分，拆分后的表结构一样。
业务分表示意图：
带来的问题
1、垂直分表：
增加表操作的次数
2、水平分表
路由问题：
某条数据具体属于哪个切分得到子表，需要增加路由算法进行计算，这个算法会导致一定的复杂性。
解决方案：
1、范围路由
选取有序的数据作为路由条件，不同分段分散到不同的数据表中。
优点：可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。
缺点：可能存在数据分布不均匀。
2、Hash路由
选择某个列（或者几个列的组合）的值进行Hash运算，然后根据运算结果分散到不同的数据库表中。
优点：表数据分布比较均匀。
缺点：初始表数量不好选取，扩充新的表数据需要重新分布。
3、配置路由
使用独立的表（或者配置文件等）记录路由配置信息。
优点：使用起来简单灵活，扩充表时只需要迁移指定的数据，然后修改路由表。
缺点：路由表本身太多影响系统整体性能。
数据库操作问题
1、join操作
问题：数据分散在不同的数据库中，无法做join查询。
解决：通过业务代码join查询，然后结果合并。
2、count操作
问题：数据分散在不同的数据库中，无法做count()操作。
解决：
（1）count相加
在业务代码或者数据库中间件对每个表进行count操作，然后将结果相加。
优点：实现简单。
缺点：性能较低。
（2）记录数表
新建一张表，保存数据记录的数量，每次插入和删除子表数据成功后，都更新记录数表。
优点：性能较好。
缺点：实现复杂。
3、order by操作
问题：数据分散在不同的数据库中，无法做order by操作。
解决：业务代码实现或者中间件查询每个子表中的数据，然后汇总进行排序。
实现方法
实现方法：
- 程序代码封装；
- 中间件封装；
类似读写分离，具体实现也是“程序代码封装”和“中间件封装”，但具体实现复杂一些，因为还有要判断SQL中具体操作的表，具体操作(例如count、order by、group by等)，根据具体操作做不同的处理。
