分库分表

影响系统效率主要是两方面：磁盘IO,网络IO。
关系型数据库的数据都要持久化。
分库分表：本质在于分，数据离散。
分库，分表：垂直/水平
垂直分库：一个库中有多种表数据将不同类型的数据进行分组。商品库/订单库 ，全部数据按照类别分为三类。（电商平台，将数据分为商品库/用户库/订单库）
垂直分表：一个表中有多个字段，将常用字段和不常用字段拆开分为两张表。在查询数据时，网络携带数据少，网络IO速度就快。（用户表，将账号密码常用的分为一张表，性别爱好分为一张表）

垂直：
特性：
1.每个库（表）中的数据都不一样。
2.每个库（表）中的数据至少有一列一样
3.每个库（表）的并集是全量数据。
优点：
1.拆分和业务逻辑清晰（专库专表按照业务拆分）
2.实现动静分离，冷热数据分离设计体现。（手机话费充值，近一个月的在一张表，一个月前的在另一张表，定时同步，热数据，经常查询，冷数据：不经常查询）
3.数据维护简单，不同业务部署到不同机器上
缺点：
1.单表数据量大，读写压力大。？？？
2.受某种业务来决定，或者被限制，一个业务往往会影响到数据库的瓶颈（性能问题）TPS，一个库并发很高，会影响到其余库的性能。
3.部分数据不能联表join，只能通过java程序接口去调用，提供开发复杂度（商品信息/订单信息/会员信息）

水平：
特性：
1.每个库（表）的数据结构都一样。
2.每个库（表）的数据都不一样。
3.每个库（表）并集是全量数据。

优点：
1.单库（表）的数据维持在一定量，有助于性能提高（数据少了，性能自然上来了）
2.提高了系统的文稳定性和负载能力。
3.拆分的表结构相同，减少代码维护（表的实体类字段相同，不要做修改，垂直分库，表：表字段不一致，需要将实体类拆分维护）
缺点：
1.数据的扩容很有难度，维护量大。（水平分库，表，根据一定规则进行分，当数据量上来，需要添加库和表时需要维护）
2.拆分规则很难抽象出来。
3.分片事务一致问题，部分业务无法联表jion，只能通过java程序进行。

分库分表：设计考虑前端，后端，业务复杂程度。
前端：性能要求高，吞吐量大，业务简单。
后端：性能要求不高，业务复杂。

分库分表的：
缺点：
1.分布式事务。
2.分布式ID。
3.分页，排序问题。
4.联表join问题，增加了程序的复杂度。

如何解决分布式问题。

分布式中间件：TDDL（淘宝），ShardingSphere(sharding-JDBC),MyCat
应用层
jdbc：读写分离，会自动判断，性能高，不支持跨语言，支持跨数据库语言，是一个实现了JDBC协议应用

代理层
proxy: 由于要经过mycat所以性能低，支持跨语言,不支持跨数据库语言 ，是一个实现了MySQL协议的服务器

事务一致性问题
跨节点关联查询 join 问题
跨节点分页、排序、函数问题
全局主键避重问题

 

常用的分库分表工具如下：
Sharding-JDBC（当当）
TSharding（蘑菇街）
Cobar（阿里巴巴）
MyCAT（基于 Cobar）