分库分表的路由过程和分片维度的介绍

这里讲解水平切分的路由过程和分片维度。

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水平切分的路由过程

我们在设计表时需要确定对表按照什么样的规则进行分库分表。例如，当有新用户时，程序得确定将此用户的信息添加到哪个表中；同理，在登录时我们需要通过用户的账号找到数据库中对应的记录，所有这些都需要按照某一规则进行路由请求，因为请求所需要的数据分布在不同的分片表中。

针对输入的请求，通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程叫作路由。例如，分库分表的规则是user_id % 4，当用户新注册了一个账号时，假设用户的ID是123，我们就可以通过123 % 4 = 3确定此账号应该被保存在User3表中。当ID为123的用户登录时，我们可通过123% 4 = 3计算后，确定其被记录在User3中。

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水平切分的分片维度

对数据切片有不同的切片维度，可以参考Mycat提供的切片方式（见3.4节），这里只介绍两种最常用的切片维度。

1）按照哈希切片

对数据的某个字段求哈希，再除以分片总数后取模，取模后相同的数据为一个分片，这样的将数据分成多个分片的方法叫作哈希分片。

按照哈希分片常常应用于数据没有时效性的情况，比如所有数据无论是在什么时间产生的，都需要进行处理或者查询，例如支付行业的客户要求可以对至少1年以内的交易进行查询和退款，那么1年以内的所有交易数据都必须停留在交易数据库中，否则就无法查询和退款。如果这家公司在一年内能做10亿条交易，假设每个数据库分片能够容纳5000万条数据，则至少需要20个表才能容纳10亿条交易。在路由时，我们根据交易ID进行哈希取模来找到数据属于哪个分片，因此，在设计系统时要充分考虑如何设计数据库的分库分表的路由规则。

这种切片方式的好处是数据切片比较均匀，对数据压力分散的效果较好，缺点是数据分散后，对于查询需求需要进行聚合处理。

2）按照时间切片

与按照哈希切片不同，这种方式是按照时间的范围将数据分布到不同的分片上的，例如，我们可以将交易数据按照月进行切片，或者按照季度进行切片，由交易数据的多少来决定按照什么样的时间周期对数据进行切片。

这种切片方式适用于有明显时间特点的数据，例如，距离现在1个季度的数据访问频繁，距离现在两个季度的数据可能没有更新，距离现在3个季度的数据没有查询需求，针对这种情况，可以通过按照时间进行切片，针对不同的访问频率使用不同档次的硬件资源来节省成本：假设距离现在1个季度的数据访问频率最高，我们就用更好的硬件来运行这个分片；假设距离现在3个季度的数据没有任何访问需求，我们就可以将其整体归档，以方便DBA操作。

在实际的生产实践中，按照哈希切片和按照时间切片都是常用的分库分表方式，并被广泛使用，有时可以结合使用这两种方式，例如：对交易数据先按照季度进行切片，然后对于某一季度的数据按照主键哈希进行切片。

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