深入了解Mysql【十七】分库分表的简单介绍

当系统用户量上去后，数据库的IO、连接数以及单机资源成为瓶颈的时候，就要引入分库分表来解决问题了。通过分库分表，将数据切分，使得单一数据库中的数据量变小，从而提升数据库操作性能。
数据切分可以分为垂直拆分和水平拆分，下面简单介绍。

1、垂直拆分

1.1、垂直拆分类别

垂直拆分有两种：垂直分库和垂直分表。

1.1.1、垂直分库

按照现有的系统模块分库，比如用户库、订单库等。有点类似微服务的套路，但是也不能一味的模仿大厂，追求技术。还是要根据具体的业务进行处理，比如有些模块数据量很少，那完全可以将那几个模块连接到一个库中。
垂直分库.png

1.1.2、垂直分表

这种情况是解决表中列过于多的问题，根据业务，根据表中列的相关性拆分成两张表或者多张表。这样虽然会有跨页（B+Tree索引的页存储着一行数据）查询的问题，但是对于热点数据来说，内存中的页所存储的热点数据更多，性能更好。
垂直分表.png

1.2、垂直拆分的优缺点

优点
通过垂直拆分，系统模块间数据走向清晰、方便扩展、可以适当的减轻单机资源瓶颈问题。
缺点
分布式事务问题、跨库查询问题、热点数据量大时，单表数据量依然很大。

2、水平拆分

当单表数据量太大时，会出现单库的性能瓶颈，只能根据业务逻辑，将一个表中的数据拆分成多个表，比如按天分表。这个表可以在同一个数据库，也可以在其他的数据库。
水平切分.png
以跨天拆分为例子，这样插入数据，读取单表数据都会对数据库产生很少的压力，当需要多表关联的时候，可以根据业务，通过离线处理或者实时流式处理的方式，将拆分的原始数据处理成想要的数据，放到一张新表中。但是这种拆分要求业务代码相应的修改。
也可以采用中间件来做水平拆分，需要具体分析业务，看研发与运维成本处理。

2.1、水平拆分的优缺点

优点
单库、单表数据量不会太大，没有高并发瓶颈。
缺点
与垂直拆分的缺点差不多，无外乎分布式事务问题、跨表跨库查询问题。

3、分库分表的思考

在分库分表解决数据库性能瓶颈的同时，也会带来各种棘手的问题，比如分布式事务、跨分片Join和排序等。
我感觉在系统稳定的前提下，往前看个半年或一年，如果没有特殊要求，能不做分库分表就不做，不要一味的模仿大厂，除非有新的技术能够完美的解决这些问题，否则还是根据系统的业务量，稳稳地相应修改。

4、我接触到的分库分表例子

我所在的项目相对于公司其他项目组是比较老的，但是很稳，初期时所有的数据表都在一个库中.
后来随着数据量增大，几个热点数据表被单独的分配了独立的数据库，这就属于垂直分库;
但是数据量又大的时候，单表内数据也过大，所以将个别的表，根据列拆分成多张表了，这属于垂直分表，在这一时期还将表内的数据，按天水平拆分，有了天明细表，之后通过数据跑批，处理这些天明细表，生成想要的业务数据，这应该属于水平拆分。