超简单理解分库分表

目录

• 一、为什么要做分库分表
• 二、如何进行数据分片
  • 1.垂直切分
  • 2.水平切分（重点）
• 三、数据切分后会出现的问题
  • 数据源管理的问题

一、为什么要做分库分表

在数据爆炸的年代，单表数据达到千万级别，甚至过亿的量，都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了，select个半天都出不来数据，这时候业务已经难以维系。不得已，分库分表提上日程，我们的目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。

二、如何进行数据分片

数据切分（Sharding），简单的来说，就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库（主机）中，从而达到分散单台机器负载的情况，即分库分表。根据数据切分规则的不同，主要有两种模式，

垂直切分（纵向切分），是对不同的表进行切分，存储到不同的数据库（主机）之上。

水平切分（横向切分），是对同一个表中的数据进行切分，存储到不同的数据库（主机）之上。规则是根据表中数据的逻辑关系，按照某种条件拆分。

1.垂直切分

• 垂直分表

  也就是大表分小表，基于列字段进行的，把一张表竖着切成两断。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对那种几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。

• 垂直分库

  垂直分库，强调的是业务的拆分。一个数据库由多个表构成，每个表对应不同的业务，那么我们可以指按照业务的不同将表进行分类，并将其分布到不同的数据库上，这样就将数据分摊到了不同的库上面，做到专库专用。

  比如用户User一个库，商品Producet一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。

  为什么这么做？

  没有拆分之前，所有的CRUD(增删改查)都在一个数据库上，而单个数据库的性能平静在500w左右，随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

• 垂直拆分的优点：

  拆分规则明确，拆分后业务清晰；系统之间进行整合或扩展变的容易；数据维护变的容易；按照成本、应用的等级、应用的类型等将表放到不同的机器上，便于管理。垂直拆分的缺点：

  部分业务表无法关联Join，只能通过接口方式解决，提高了系统的复杂度；受每种业务的不同限制，存在单库性能瓶颈，不易进行数据扩展和提升性能；分布式事务处理复杂。

2.水平切分（重点）

1. 水平分表

   针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。

2. 水平分库分表

   将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
   比如，原数据库有一张交易记录表，数据量非常大，其中表中有个地区字段，经过深入考证符合水平拆分的条件。我们就按照这个字段进行水平拆分，按不同的地区（北京、上海、江苏、浙江、广东等）拆分成10个库。

   高峰时段同时有100万次请求，如果是单库，数据库就会承受100万次的请求压力，拆分成100个表分别放入10个库中，每个表进行1万次请求，则每个数据库会承受10万次的请求压力，这样压力就减少了很多，并且是成倍减少的。

3. 数据路由算法

   • 向下取整
     从0到10000一个表，10001到20000一个表；

   • 一致性HASH

     一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
     一致性HASH原理.

   • 地理区域

     比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。

   • 时间

     按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。

4. 水平拆分的优点：

   拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈；应用端改造较少；提高了系统的稳定性跟负载能力。

5. 水平拆分的缺点：

   拆分规则不好抽象；分片事务一致性难以解决；数据多次扩展难度大；跨库 join 性能较差。

三、数据切分后会出现的问题

事务支持

分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

多库结果集合并（group by，order by）
TODO

跨库join
TODO 分库分表后表之间的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表， 结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。 粗略的解决方法： 全局表：基础数据，所有库都拷贝一份。 字段冗余：这样有些字段就不用join去查询了。 系统层组装：分别查询出所有，然后组装起来，较复杂。

分库分表方案产品
目前市面上的分库分表中间件相对较多，其中基于代理方式的有MySQL Proxy和Amoeba， 基于Hibernate框架的是Hibernate Shards，基于jdbc的有当当sharding-jdbc， 基于mybatis的类似maven插件式的有蘑菇街的蘑菇街TSharding， 通过重写spring的ibatis template类的Cobar Client。

还有一些大公司的开源产品：

上面我们也讲了两种数据切分方式的优点和缺点，但是他们有些共同的缺点，

分布式事务的问题；跨节点 Join 的问题；跨节点合并排序分页的问题；多数据源管理问题。一般来说，业务上存在着复杂 join 的场景是很难切分的，往往业务独立的易于切分。如何切分，我们遵循如下原则，

能不切分尽量不要切分；如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好；数据切分尽量通过数据冗余或表分组来降低跨库 Join 的可能；由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量少使用多表 Join。

数据源管理的问题

分库分表之后，数据源的管理是系统实现的关键。

系统应用层面系统应用代码层面，目前主要有两种思路，

客户端模式，也就是在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个（或者多个）数据源，直接访问各个数据库，在模块内完成数据的整合。比如可以依赖spring注解实现。中间代理模式，统一管理所有的数据源，后端数据库集群对前端应用程序透明。考虑到系统的复杂性和扩展性，建议第二种中间代理模式。虽然短期内需要付出的成本可能会相对更大一些，但是对整个系统的扩展性来说，是非常实用的。

2. 中间件层面

上面的系统层面，需要的代码实现比较复杂，中间件是在数据集群前面加一层代理，比如Cobar、Mycat等数据库中间件。实用数据库中间件，对代码层面的实现是很大的解放。

#　总结来自
https://blog.csdn.net/qq_39940205/article/details/80536666
https://blog.csdn.net/azhuyangjun/article/details/86976568