分库分表：入门标配

大家好，我是老田，今天给大家分享分库分表：入门篇

当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。

这只是业界这么说，最终具体还得看表结构设计以及硬件情况。

一、数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。

1、IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。

2、CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。

数据切分可以分为：垂直切分和水平切分。

二、垂直切分

垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。

1、垂直分库

概念 就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，

每个微服务使用单独的一个数据库。

如图：

说明

一开始我们是单体服务，所以只有一个数据库，所有的表都在这个库里。

后来因为业务需求,单体服务变成微服务治理。所以将之前的一个商品库，拆分成多个数据库。每个微服务对于一个数据库。

2、垂直分表

概念 把一个表的多个字段分别拆成多个表，一般按字段的冷热拆分，热字段一个表，冷字段一个表。从而提升了数据库性能。

如图：

说明

一开始商品表中包含商品的所有字段，但是我们发现:

1.商品详情和商品属性字段较长。2.商品列表的时候我们是不需要显示商品详情和商品属性信息，只有在点进商品商品的时候才会展示商品详情信息。

所以可以考虑把商品详情和商品属性单独切分一张表，提高查询效率。

3、垂直切分优缺点

优点

- 解决业务系统层面的耦合，业务清晰
- 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
- 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点

- 分库后无法Join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
- 分库后分布式事务处理复杂
- 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）

二、水平切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。

水平切分也可以分为：水平分库和水平分表。

1、水平分库

水平分库的原因

上面虽然已经把商品库分成3个库，但是随着业务的增加一个订单库也出现QPS过高，数据库响应速度来不及,一般mysql单机也就1000左右的QPS，如果超过1000就要考虑分库。

如图

2、水平分表

概念 一般我们一张表的数据不要超过1千万,如果表数据超过1千万，并且还在不断增加数据，那就可以考虑分表。

如图

3、水平切分优缺点

优点

- 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力
- 应用端改造较小，不需要拆分业务模块

缺点

- 跨分片的事务一致性难以保证
- 跨库的Join关联查询性能较差
- 数据多次扩展难度和维护量极大

三、数据分片规则

我们考虑去使用水平切分表，将一张表水平切分成多张表，这就涉及到数据分片的规则，比较常见的有：Hash取模分表、数值Range分表、一致性Hash算法分表。

1、Hash取模分表

概念 一般采用Hash取模的切分方式，例如：假设按goods_id分4张表。（goods_id%4 取整确定表）

优点

 - 数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。

缺点

- 后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据很难。
- 容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带goods_id时,将会导致无法定位数据库,从而需要同时向4个库发起查询，
再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。

2、数值Range分表

概念 按照时间区间或ID区间来切分。例如：将goods_id为11000的记录分到第一个表，10012000的分到第二个表，以此类推。

如图

优点

- 单表大小可控
- 天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移
- 使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题。

缺点

- 热点数据成为性能瓶颈。
例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询

3、一致性Hash算法

一致性Hash算法能很好的解决因为Hash取模而产生的分片集群扩容时，需要迁移旧的数据的难题。至于具体原理这里就不详细说，

四、分库分表带来的问题

任何事情都有两面性，分库分表也不例外，如果采用分库分表，会引入新的的问题

1、分布式事务问题

使用分布式事务中间件解决，具体是通过最终一致性还是强一致性分布式事务，看业务需求，这里就不多说。

2、跨节点关联查询 Join 问题

切分之前，我们可以通过Join来完成。而切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时Join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用Join查询。

解决这个问题的一些方法：

全局表

全局表，也可看做是 "数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库Join查询，可以将 这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常

很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。

字段冗余

利用空间换时间，为了性能而避免join查询。例：订单表保存userId时候,也将userName冗余保存一份，这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家user表"了。

数据组装

在系统层面，分两次查询。第一次查询的结果集中找出关联数据id，然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

3、跨节点分页、排序、函数问题

跨节点多库进行查询时，会出现Limit分页、Order by排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序，当排序字段就是分片字段时，通过分片规则就比较容易定位到指定的分片；

当排序字段非分片字段时，就变得比较复杂了。需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。

4、全局主键避重问题

如果都用主键自增肯定不合理，如果用UUID那么无法做到根据主键排序，所以我们可以考虑通过雪花ID来作为数据库的主键。

5、数据迁移问题

采用双写的方式，修改代码，所有涉及到分库分表的表的增、删、改的代码，都要对新库进行增删改。同时，再有一个数据抽取服务，不断地从老库抽数据，往新库写，

边写边按时间比较数据是不是最新的

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