应用数据库常见的数据切分方式

数据切分简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。

垂直拆分

数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分。

垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面

下面来分析下垂直切分的优缺点：

• 优点：

• 拆分后业务清晰，拆分规则明确；
• 系统之间整合或扩展容易；
• 数据维护简单。

• 缺点：

• 部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度；
• 受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高；
• 事务处理复杂。

由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。

水平拆分

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。

拆分数据就需要定义分片规则。关系型数据库是行列的二维模型，拆分的第一原则是找到拆分维度。比如：

从会员的角度来分析，商户订单交易类系统中查询会员某天某月某个订单，那么就需要按照会员结合日期来拆分，不同的数据按照会员 ID 做分组，这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决；

如果从商户的角度来讲，要查询某个商家某天所有的订单数，就需要按照商户 ID 做拆分；但是如果系统既想按会员拆分，又想按商家数据，则会有一定的困难。如何找到合适的分片规则需要综合考虑衡量。

几种典型的分片规则包括：

• 按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中；
• 按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中；
• 按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中。

如图，切分原则都是根据业务找到适合的切分规则分散到不同的库，下面用用户 ID 求模举例：

既然数据做了拆分有优点也就优缺点。

• 优点：

• 拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；
• 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈；
• 应用端改造较少；
• 提高了系统的稳定性跟负载能力。

• 缺点：

• 拆分规则难以抽象；
• 分片事务一致性难以解决；
• 数据多次扩展难度跟维护量极大；
• 跨库 join 性能较差。

前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点，会发现每种切分方式都有缺点，但共同的特点缺点有：

• 引入分布式事务的问题；
• 跨节点 Join 的问题；
• 跨节点合并排序分页问题；
• 多数据源管理问题。

针对数据源管理，目前主要有两种思路：

• A. 客户端模式，在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个（或者多个）数据源，直接访问各个数据库，在模块内完成数据的整合；
• B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源，后端数据库集群对前端应用程序透明；

拆分原则

• 第一原则：能不切分尽量不要切分。
• 第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。
• 第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组（Table Group）来降低跨库 Join 的可能。
• 第四原则：由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量少使用多表 Join。

资料来源

感觉这个是写的比较清晰的，故摘来作为资料分享

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