分库分表是个蛋疼的过程，需要考虑数据迁移、数据同步、数据切分等多个工作项，项目bug会持续到天荒地老。网络上搜索到的文章，往往有些错误的观点，只有调研，没有实践。在早些年，我就走过这方面的弯路。 本篇文章亦为实践后的产出，有很大的参考价值 其余相关文章，参见： “分库分表" ？选型和流程要慎重，否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程，以及其优缺点。 背景 前不久发过两篇关于分表的文章： 一次分表踩坑实践的探讨 分表后需要注意的二三事 从标题可以看得出来，当时我们只做了分表；还是由于业务发展，截止到现在也做了分库，目前看来都还比较顺利，所以借着脑子还记得清楚来一次复盘 先来回顾下整个分库分表的流程如下： ? 整个过程也很好理解，基本符合大部分公司的一个发展方向。 很少会有业务一开始就会设计为分库分表，虽说这样会减少后续的坑，但部分公司刚开始都是以业务为主。 本次分库分表是一次非常难得的实践操作，网上大部分的资料都是在汽车出厂前就换好了轮胎。 而我们大部分碰到的场景都是要对高速路上跑着的车子换胎，一不小心就“车毁人亡”。
关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源：infoQ||聊聊架构 1题记 “分库分表”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司，它有那么容易实践吗？ 让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库分表 水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图： ? 而在业务功能上，通常默认只提供热点数据的查询），也是类似的实践。 在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。
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理论上业务只要申请到DRDS实例然后建库建表即可。稍有不同的时候需要设计物理分库的数量和物理分表的数量。后面重点首先是介绍这个分库分表的设计，然后是业务SQL如何写最佳。 分库分表设计 分库分表设计首先要根据业务选择合适的拆分维度以及拆分策略。这个在前文《分布式数据库的拆分设计实践》已经有过分析。这里重点说的分多少个库和分多少个表的选择考虑。 为什么要拆分？ 分表是存在于分库中，分库在分实例里，多个实例组成了全部的业务数据。 关于分表数这里倒是有个简单万能的公式： 总分表数（N） = 总物理实例数（X）＊ 每个实例下的分库数（Y）＊ 每个分库下的分表数（Z) 所以，当你定一个总的分表数N时，这个N要能够拆分为三个数（X、Y和 每个分表名只是在分库内部不重名，不同分库的分表名是一样的。 总分表数会通过公式 N=X*Y*Z来计算。这个计算结果值不宜超过目前实践最大值（4096）。
关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源：infoQ||聊聊架构 1题记 “分库分表”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司，它有那么容易实践吗？ 让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库分表 水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。 而在业务功能上，通常默认只提供热点数据的查询），也是类似的实践。 在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。
即：」 分库分表是什么？ 分库分表解决什么问题？ 分库分表怎么做？ 分库分表什么时候做？ 分库分表引发的问题是什么？ 分库分表中间件有哪些？ 一、什么是分库分表 分库分表其实很好理解，「顾名思义，即把存于一个库的数据分散到多个库中，把存于一个表的数据分散到多个表中」。 但是需要明确一点，分库分表不是一件事，而是三件事，也就是「分库分表的三种方案」： 「只分库不分表」 「只分表不分库」 「既分库又分表」 1.1 只分库不分表 「从单个数据库拆分成多个数据库的过程，将数据散落在多个数据库中 三、分库分表怎么做 「当我们使用分库分表时，都在物理空间的拆分，主要有两种拆分模式，都可以应用到分库或分表中」： 「垂直拆分」 垂直拆分又称为纵向拆分，应用时有「垂直分库和垂直分表」两种方式，「主要解决表过多或者是表字段过多问题 四、解决了什么问题/引发什么问题 通过以上分别对【 垂直分表、 垂直分库，水平分表、水平分库】的分析，可以看出来无论是分库还是分表，垂直划分和水平划分的时候，他们的优缺点很类似，所以接下来总结一下分库分表解决了什么问题
MySQL的使用场景中，读写分离只是方案中的一部分，想要扩展，势必会用到分库分表，可喜的是Mycat里已经做到了，今天花时间测试了一下，感觉还不错。 关于分库分表 当然自己也理了一下，分库分表的这些内容，如果分成几个策略或者阶段，大概有下面的几种。 ? 最上面的第一种是直接拆表，比如数据库db1下面有test1,test2,test3三个表，通过中间件看到的还是表test,里面的数据做了这样的拆分，能够咋一定程度上分解压力，如果细细品来，和分区表的套路有些像 分库分表的测试环境模拟 如果要在一台服务器上测试分库分表，而且要求架构方案要全面，作为技术可行性的一个判定参考，是否可以实现呢。 至于schema.xml的配置，是整个分库的核心，我索性也给出一个配置来，供参考。 <?xml version="1.0"?> <!
MyCat++ 分库分表：以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1])，和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息，构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表 ，mycat server 保存着分库分表的元数据信息，这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建； dataBase-hostNode 分配策略；数据库应该分配在哪台mysql服务器上 分配算法：顺序分配，随机分配，hash分配，负载最小优先分配等 2.路由图： 涉及概念表：全局表，er关系表（保持相同） 全局表：在所有服务器都存在 关系表：根据shema的配置信息，构建一个依赖图 根据查询中的非路由列的值，查询倒排路由表， 查找最终路由到的物理表。 就可以知道该表应该落在哪几个节点上。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库，一张表。 2、单库多表 数据在一个库，单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分，表也水平切分。 二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程： 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到 Acc_0003表中。 三、分库分表的问题 分库分表需要按不同维度记录数据，否则无法满足业务场景不同维度的查询。 四、分库分表策略 1、按时间分表； 2、分主表和详细信息表； 3、按数据区间分表； 4、取模映射； 5、一致性Hash分表； 6、二叉树分表。
1 面试题 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？ 2 考点分析 你现在已经明白为啥要分库分表了，你也知道常用的分库分表中间件了，你也设计好你们如何分库分表的方案了（水平拆分、垂直拆分、分表），那问题来了，你接下来该怎么把你那个单库单表的系统给迁移到分库分表上去 所以这都是一环扣一环的，就是看你有没有全流程经历过这个过程 假设，你现有一个单库单表系统在线上跑 单表有600万数据,3个库,每个库里分了4个表,每个表要放50万的数据量 假设你已经选择了一个分库分表的数据库中间件 ，然后直接启动连到新的分库分表上去。 反复循环，直到两个库每个表的数据都完全一致为止。 接着当数据完全一致了，就ok了，基于仅仅使用分库分表的最新代码，重新部署一次，不就仅仅基于分库分表在操作了么，还没有几个小时的停机时间，很稳。
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片（范围分片） 思考；分库分表如何平滑过渡？ 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO，硬件资源，连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。
0 Github 1 面试题 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？ 2 考点分析 你现在已经明白为啥要分库分表了，你也知道常用的分库分表中间件了，你也设计好你们如何分库分表的方案了（水平拆分、垂直拆分、分表），那问题来了，你接下来该怎么把你那个单库单表的系统给迁移到分库分表上去 所以这都是一环扣一环的，就是看你有没有全流程经历过这个过程 假设，你现有一个单库单表系统在线上跑 单表有600万数据,3个库,每个库里分了4个表,每个表要放50万的数据量 假设你已经选择了一个分库分表的数据库中间件 ，然后直接启动连到新的分库分表上去。 反复循环，直到两个库每个表的数据都完全一致为止。 接着当数据完全一致了，就ok了，基于仅仅使用分库分表的最新代码，重新部署一次，不就仅仅基于分库分表在操作了么，还没有几个小时的停机时间，很稳。
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表，现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 读写分离 读写分离一般适用于主从结构，从节点负责读，主节点负责写 分库分表 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力，又需要面对海量数据的存储问题，这时需要对数据库既采用分表策略，又采用分库策略，以便同时扩展系统的并发处理能力 ，以及提升单表的查询性能，这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。 所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。 表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 datanode 特点：datanode数据库相同，表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 特点：datanode表结构不同，数据不同 水平拆分： 水平分库，将一个数据库及其表数据，按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点：库表结构相同，但数据不同 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
分库分表 一般来说，数据库分库分表，有以下做法： 按哈希分片：根据一条数据的标识计算哈希值，将其分配到特定的数据库引擎中； 按范围分片：根据一条数据的标识（一般是值），将其分配到特定的数据库引擎中 分库分表有优点有缺点，这里就不再多说，先学会再打算。 MariaDB 使用 Spider 插件进行分库分表的支持，Spider 存储引擎是一个内置分片功能的存储引擎。 请参考资料：https://mariadb.com/kb/en/spider/ 在这篇文章中，笔者将使用 MariaDB Spider 进行分库分表的实践。 部署 MariaDB 实例 为了更好地创建分库分表实践环境，这里需要三个 “物理”数据库，一个逻辑数据库，即四个 MariaDB 实例。
为什么要分库分表# ① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表，用某个相同的字段把这些表关联起来，划分依据可以如下： ① 若某个字段存储的信息占用空间大，可以把这个字段用一张表独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新表，因为频繁查表容易导致锁表，会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单表中的字段太多，也可以考虑垂直分表 ④ …… 图片 2.2.2 水平分表# 水平分表不用拆字段
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。 MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
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