三、分库分表工具
- sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
- TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
- Mycat：中间件。
注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。
四、分库分表步骤
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
五、分库分表问题
1、非partition key的查询问题
基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。
端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询
映射法
基因法
注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。
端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询
映射法
冗余法
注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？
后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询
NoSQL法
冗余法
2、非partition key跨库跨表分页查询问题
基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。
注：用NoSQL法解决（ES等）。
3、扩容问题
基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。
水平扩容库（升级从库法）
注：扩容是成倍的。
水平扩容表（双写迁移法）
- 第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署；
- 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；
- 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；
- 第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，去掉双写，部署；
注：双写是通用方案。
六、分库分表总结
- 分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
- 选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。
- 只要能满足需求，拆分规则越简单越好。
七、分库分表示例
示例GitHub地址：https://github.com/littlecharacter4s/study-sharding
