MySQL系列之分库分表学习笔记

1、架构演进和分库分表

1.1、单应用单数据库

这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。

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1.2、多应用单数据库

多应用单数据库系统是对之前的单体应用系统进行拆分，分成多个服务，也就是一个分布式的系统，但是数据库层面还是用同一个数据库，仅仅对业务进行拆分，数据量多的话，数据库的压力还是那么大。

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1.3、多应用多数据库

对数据库性能进行调优，集群提高性能稳定性各种调优之后，如果性能还是有问题，数据量又特别庞大的情况才可以考虑分库了，这样就是一个多应用多数据库的系统。

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2、单体应用遇到的问题

• 用户量请求量太大 ：单服务器tps、内存、io都是有上限的，所以可以将请求分散到多个服务器
• 单个数据库数据量太大：单个数据库磁盘空间，io有上限，处理能力也有上限
• 单表数据量太大：查询、新增、更新等操作都会变慢，在加字段、加索引、机器迁移都会影响效率

3、分库分表的类型

分库分表按照拆分方式可以分为垂直拆分和水平拆分

• 垂直拆分：基于表或字段拆分，表的结构会变，我们有单库的分表，也有多库的分库
• 水平拆分：基于数据拆分，表结构不会变，数据不同。有单库的也有多库的水平拆分

3.1、垂直拆分

• 垂直分表 数据表中包含字段太多且包含大字段的时候，在查询时对数据库的io、内存会受到影响，更新数据时也会很慢，binlog文件会很大，这时候可以考虑对表进行拆分，特别是有一些大字段的表，可以拆分出来到另外的表。如图，对商户的信息表进行拆分，分为比较常用的基本信息表和不是很常见的详情信息表，有时候可以根据业务只查询基本信息就行，需要详情信息再关联查询。

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• 垂直分库 前面对一些字段比较多的表进行拆分，但是都是在一个库里，对于数据库来说，查询压力还是那么大，这时候可以根据业务结合现在的微服务架构对业务进行拆分，同时也对数据库进行拆分，如图：

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3.2、水平拆分

• 水平分表 前面介绍的是对一些表进行拆分，也有不改变表结构的，仅仅对数据进行拆分，拆分的规则可以是时间或者区划等等，这种不改变表结构的方法称之为水平分表，如图，订单表数据量太多了，根据时间，分为多张表

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水平分表的规则

1. RANGE:
   • 时间：按年、月、日去拆分。例如order_2016、order_201701
   • 地域：按照省或市去拆分。例如order_beijing、order_shanghai
   • 大小：从0到1000000一个表，1000001~2000000放一个表
2. HASH：例如根据用户ID取模

不同的业务场景水平分表规则是不一样的，就上面提到的规则，举例如下：

1. 站内信：站内信是很多系统都会有的功能，用户只能看到发送给自己的信息，其他用户的看不到，这种情况可以根据用户ID hash分库分表
2. 流水表：可以按照时间维度，可以按照年份、月份甚至日期分库
3. 用户登录：用户输入手机号登录，要去查找对应用户ID，但是用户信息分布到多个库里，这种情况可以设计一张关联表，关联表保存用户ID和手机的关联，直接通过关联表找到对应用户ID，再去查找对应用户信息

• 水平分库 前面按照一些范围或者规则进行拆分了，但是数据量还是疯狂增长，这时候可以进行分库，多张按时间分出来的子表，比如order_1,order_2,order_3,...,order_n分到多个库里，如图：

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4、什么时候需要分库分表？

随着业务数量的快速增长，一些常用业务表数据量达到了几千万，或者上亿的数据量，这个时候如果SQL没注意，可能导致一些慢SQL的出现。

所以什么时候需要分表?500万，1000万？这个其实也没特定的规定，不过可以参考《阿里巴巴Java开发手册》里面的建议：推荐500万行或者单表容量超过2GB时候才需要分表

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当然数据达到500万就需要分表？这个没有确定的，手册里也只是建议，如果数据表设计合理，索引建立也合理，系统也是可以支持500万或者上千万数据，分库分表虽然可以减缓数据库压力，但是分库分表也意味着业务处理起来更麻烦了。比如要查询数据，有时候需要跨几个库或者多张表。如何保证高效查询又是一个问题。所以分库分表要根据业务或者实际情况出发，合理设计。

分库分表带来的问题：

• 跨库关联查询：假如要查询用户的订单信息，要通过订单表，再进行关联查询，但是又分库了，肯定不能直接通过SQL查出来，这时候可以分别查出来，然后再通过代码进行封装。当然有时候也可以冗余字段的方式，在一些加上另外一张表的字段，虽然不遵循数据库范式。
• 分布式事务：进行分库分表也会带来分布式事务的问题，因为涉及到两个库，一些业务操作要保证事务一致性，就需要一些分布式事务的处理方案，比如补偿机制等等，可以借助一些中间件，比如阿里的seata做好分布式事务处理
• 复杂业务问题：业务比较简单还好，如果业务复杂起来，排序、翻页、函数计算等等肯定都需要使用的，但是有时候表又分为多张、又跨库，处理起来肯定是很麻烦的
• 全局注解问题：分库分表之后，要保证注解的唯一性，就需要更多的处理方案，比如uuid、雪花算法等等的使用