正文

一、分库分表是什么？

是一种数据分片技术，主要分为垂直拆分和水平拆分。垂直拆分的意思是，把部分字段及其值挪到其它表或者其它数据库实例中；水平拆分的意思是，把部分记录挪到其它表或者其它数据库实例中；

二、为什么需要分库分表？

单表的存储总是有上限的，并且随着单表中数据量和字段数的增长，查询效率会越来越低，无法满足正常的查询时效要求。因此需要将数据进行分片，实现降低单表中数据行数、字段个数的目标，保持单表查询效率。

2.1 单表最多能存储多少条记录？

以MySQL为例，单表存储的上限MySQL本身并没有做限制，它是和操作系统所允许的最大文件大小有关的，单表中字段数量越多，行数越多，那么就会使得单表的存储大小越大，一旦单表总大小超过操作系统的限制了，那么就达到了存储上限。

2.2 单表最多能存储多少个字段？

同上，和操作系统所允许的最大文件大小有关的。

2.3 为什么数据行数越多查询效率就会越慢？

为了提高性能，表的索引会被加载到内存中，如果表中数据不多的时候，索引能被全部一次性加载到内存中，查询效率都是OK的。但是如果表中数据超过某一个阈值，使得该表的索引太大超过内存限制，不能被一次性加载到内存中了，此时如果查找表中数据，会使得多次磁盘IO加载索引，从而导致查询效率大幅下降。

2.4 什么时候需要进行分库分表了？

按照业界的通用建议，如果表中数据行数超过500万时，可以考虑分库分表了；如果超过1000万的时候，就建议进行分库分表了。

如果数据量没有达到500万行或者2G大小的时候，可以先不用考虑分库分表。

三、如何分库分表？

分库分表其实是两个操作，我们可以只选择其中之一，也可以两者结合起来使用。分库指的是将表中的部分数据挪到其它数据库实例中进行存储，分表指的是在同一数据库实例中用另外一张表来存储部分数据。每一种操作都包含垂直拆分和水平拆分两种方式。

3.1 垂直拆分

垂直拆分，就是将表中的部分字段及其值从该表中移出去，放到别的表或者别的数据库实例中。

一般而言，优先考虑垂直拆分，尽量分到同一个数据库实例的不同表中。

3.2 水平拆分

水平拆分，就是将表中的部分记录行从该表中移出去，放到别的表或者别的数据库实例中。

水平拆分的核心就是路由算法：

• 范围限定，划分数据值的范围，不同范围的数据放到不通的表中；优点是计算简单，同一用户的数据不存在跨表跨库操作，而且扩展方便；缺点是可能存在热点数据，使得不同表或者数据实例访问不均衡；
• 取模运算/哈希运算，对需要插入/查询的数据值进行取模运算，找到其对应的表；优点是解决了热点数据问题，访问均衡；缺点是不方便扩展，如果需要扩展的话，所有数据需要重新计算找到应该存放的表；
• 一致性Hash算法，对需要插入/查询的数据值进行hash计算，按照顺时针方式找到最近的（物理/虚拟）节点进行操作；既解决了热点数据问题，也解决了不方便扩展的问题，其增删节点的影响仅仅控制在变更的相邻节点的范围内，但缺点是需要设置虚拟节点，而且扩展时增删节点还是有一定影响的，而且如果节点分布得不均匀可能会存在数据倾斜的问题，即小部分节点存放了大部分的数据。
• 哈希槽，这个是参照redis集群而得来，总共初始16384个哈希槽，分别位于不同的机器上，通过hash算法（CRC16算法）来将数据映射到某个具体的槽上面，因为槽量比较多，所以不用进行扩展了。

水平拆分的具体实施方案分为两种：

• 基于客户端的形式，寻找或者自建分库分表工具库，在业务服务器上就完成分库分表，然后访问具体的DB，比如sahrding-jdbc；
• 基于代理服务器的形式，建立代理服务器，接收业务请求后，根据配置的分库分表规则来访问具体的DB，比如MyCat；