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什么是数据库分库分表？

分库分表

1. 前言中大型项目中 ， 一旦遇到数据量比较大 ， 小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了 。有垂直和水平两种 。
垂直拆分比较简单 ， 也就是本来一个数据库 ， 数据量大之后 ， 从业务角度进行拆分多个库 。如下图 ， 独立的拆分出订单库和用户库 。

什么是数据库分库分表？

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水平拆分的概念 ， 是同一个业务数据量大之后 ， 进行水平拆分 。
什么是数据库分库分表？

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上图中订单数据达到了4000万 ， 我们也知道 MySQL 单表存储量推荐是百万级 ， 如果不进行处理 ， mysql 单表数据太大 ， 会导致性能变慢 。使用方案可以参考数据进行水平拆分 。把4000万数据拆分4张表或者更多 。当然也可以分库 ， 再分表；把压力从数据库层级分开 。
1.1 垂直拆分和水平拆分区别1.1.1 垂直拆分
【什么是数据库分库分表？】数据库的垂直拆分： 对业务表进行分类 ， 不同的业务表划分到不同的数据库里 。这种形式的拆分往往是便随着服务化改造 ， 按功能模块将原来强耦合的系统拆分为多个弱耦合的服务 ， 此时往往就会进行数据库的垂直拆分 。
数据表的垂直拆分： 是针对于数据表列的拆分 ， 把一张列比较多的表拆分为多张表 。
垂直拆分的优点：
  • 数据库的拆分简单明了 ， 拆分规则明确 。
  • 应用程序模块清晰明确 ， 整合容易 。
  • 数据维护方便易行 ， 容易定位 。
垂直拆分的缺点：
  • 部分表关联无法在数据库级别完成 ， 需要在程序中完成 。
  • 单表大数据量仍然存在性能瓶颈 。
  • 事务处理相对更为复杂 。
  • 拆分达到一定程度之后 ， 扩展性会遇到限制 。
1.1.2 水平拆分
把一个表的数据按照某种规则化分到不同表或数据库里（水平拆分是按照行数据拆分） 。
水平拆分的优点：
  • 解决单表单库大数据量和高热点访问性能遇到瓶颈的问题；
  • 应用程序端整体架构改动相对较少 。
  • 事务处理相对简单 。
  • 只要切分规则能够定义好 ， 基本上较难遇到扩展性限制 。
水平拆分缺点：
  • 拆分规则相对更复杂 ， 很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则 。
  • 后期数据的维护难度有所增加 ， 人为手工定位数据更困难 。
  • 产品逻辑将变复杂 。比如按年来进行历史数据归档拆分 ， 这个时候在页面设计上就需要约束用户必须要先选择年 ， 然后才能进行查询 。
总而言之
  1. 数据表垂直拆分： 单表复杂度 。
  2. 数据库垂直拆分： 功能拆分 。
  3. 水平拆分：分表：解决单表大数据量问题 。分库：为了解决单库性能问题 。
2. 分库分表方案
分库分表方案中有常用的方案 ， hash取模和range范围方案；分库分表方案最主要就是路由算法 ， 把路由的key按照指定的算法进行路由存放 。接下来介绍一下两个方案的特点 。
2.1 hash取模方案
什么是数据库分库分表？

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在我们设计系统之前 ， 可以先预估一下大概这几年的订单量 ， 如：4000万 。每张表我们可以容纳1000万 ， 也我们可以设计4张表进行存储 。
那具体如何路由存储的呢？hash的方案就是对指定的路由key（如：id）对分表总数进行取模 ， 上图中 ， id=12的订单 ， 对4进行取模 ， 也就是会得到0 ， 那此订单会放到0表中 。id=13的订单 ， 取模得到为1 ， 就会放到1表中 。为什么对4取模 ， 是因为分表总数是4 。
  • 优点
订单数据可以均匀的放到那4张表中 ， 这样此订单进行操作时 ， 就不会有热点问题 。
热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中 ， 其他表的操作很少 。订单有个特点就是时间属性 ， 一般用户操作订单数据 ， 都会集中到这段时间产生的订单 。如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中 ， 那就会形成热点 ， 那张表的压力会比较大 。


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