MySQL 一张表的数据量过大怎么办

什么是分库？

分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上，可以垂直分库，也可以水平分库。

垂直分库 就是把单一数据库按照业务进行划分，不同的业务使用不同的数据库，进而将一个数据库的压力分担到多个数据库。

举个例子：说你将数据库中的用户表、订单表和商品表分别单独拆分为用户数据库、订单数据库和商品数据库。

垂直分库

水平分库 是把同一个表按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以位于不同的服务器上，这样就实现了水平扩展，解决了单表的存储和性能瓶颈的问题。

举个例子：订单表数据量太大，你对订单表进行了水平切分（水平分表），然后将切分后的 2 张订单表分别放在两个不同的数据库。

# 什么是分表？

分表 就是对单表的数据进行拆分，可以是垂直拆分，也可以是水平拆分。

垂直分表 是对数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。

举个例子：我们可以将用户信息表中的一些列单独抽出来作为一个表。

水平分表 是对数据表行的拆分，把一张行比较多的表拆分为多张表，可以解决单一表数据量过大的问题。

举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。

水平拆分只能解决单表数据量大的问题，为了提升性能，我们通常会选择将拆分后的多张表放在不同的数据库中。也就是说，水平分表通常和水平分库同时出现。

# 什么情况下需要分库分表？

遇到下面几种场景可以考虑分库分表：

• 单表的数据达到千万级别以上，数据库读写速度比较缓慢。
• 数据库中的数据占用的空间越来越大，备份时间越来越长。
• 应用的并发量太大。

# 常见的分片算法有哪些？

分片算法主要解决了数据被水平分片之后，数据究竟该存放在哪个表的问题。

• 哈希分片：求指定 key（比如 id） 的哈希，然后根据哈希值确定数据应被放置在哪个表中。哈希分片比较适合随机读写的场景，不太适合经常需要范围查询的场景。
• 范围分片：按照特性的范围区间（比如时间区间、ID 区间）来分配数据，比如 将 id 为 1~299999 的记录分到第一个库， 300000~599999 的分到第二个库。范围分片适合需要经常进行范围查找的场景，不太适合随机读写的场景（数据未被分散，容易出现热点数据的问题）。
• 地理位置分片：很多 NewSQL 数据库都支持地理位置分片算法，也就是根据地理位置（如城市、地域）来分配数据。
• 融合算法：灵活组合多种分片算法，比如将哈希分片和范围分片组合。
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# 分库分表会带来什么问题呢？

记住，你在公司做的任何技术决策，不光是要考虑这个技术能不能满足我们的要求，是否适合当前业务场景，还要重点考虑其带来的成本。

引入分库分表之后，会给系统带来什么挑战呢？

• join 操作：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。
• 事务问题：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。
• 分布式 id：分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 id 了。
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另外，引入分库分表之后，一般需要 DBA 的参与，同时还需要更多的数据库服务器，这些都属于成本。