数据库分片分库常见问题解决方案

常见的优化数据库结构方法：

• 字段多的表分解多个表，分库分表
• 中间表
• 适当增加冗余字段

接下来具体说下分库分表。

1、垂直分表

表的相关性拆分不同的表，表现形式一张列比较多的表拆分多张子表。

 

特点：

• 多张子表需要主键，所以主键出现冗余
• 这种场景使用元表中，尤有些列常用，有些列不常用
• 查询所有数据要join。2次查询，第一次查询结果集查出关联数据id，再根据id查询相关数据

2、水平分表

通过策略对每一片数据分散不同库。

特点：

• 使用场景数据量大
• 查询多张表需要union
• 分布式事务，部署，运维难

数据库分片常见实现方案：

1. 分片在应用端，封装在jar，通过修改或封装JDBC实现
2. 应用和数据中加中间代理

分片分库面临问题：

• 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题。分别在各节点并行查询得到结果，再应用端合并结果
• 数据迁移，容量规划，扩容等问题。对2的倍数取余分配数据，表级别数据迁移
• id问题。不能依赖数据库自身的主键生成机制，无法保证全局唯一。snowflake算法解决
• 分页排序问题。如果排序字段就是分片字段，比较容易定位指定分片。如果不是，在不同结果排序返回，再将不同分片返回的结果排序