NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析，蕴含多年开发经验于其中，代表作有百亿级大数据实时计算项目。
开源地址：https://github.com/NewLifeX/X （求star, 938+）
XCode是重度充血模型，以单表操作为核心，不支持多表关联Join，复杂查询只能在where上做文章，整个select语句一定是from单表，因此对分表操作具有天然优势！
！！ 阅读本文之前，建议回顾《百亿级性能》，其中“索引完备”章节详细描述了大型数据表的核心要点。
此处为语雀内容卡片，点击链接查看：https://www.yuque.com/smartstone/xcode/100billion
100亿数据其实并不多，一个比较常见的数据分表分库模型：
MySql数据库8主8从，每服务器8个库，每个库16张表，共1024张表（从库也有1024张表） ，每张表1000万到5000万数据，整好100亿到500亿数据！
例程剖析
例程位置：https://github.com/NewLifeX/X/tree/master/Samples/SplitTableOrDatabase
新建控制台项目，nuget引用NewLife.XCode后，建立一个实体模型（修改Model.xml）：
<Tables Version="9.12.7136.19046" NameSpace="STOD.Entity" ConnName="STOD" Output="" BaseClass="Entity" xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xs:schemaLocation="http://www.newlifex.com https://raw.githubusercontent.com/NewLifeX/X/master/XCode/ModelSchema.xsd" xmlns="http://www.newlifex.com/ModelSchema.xsd">
<Table Name="History" Description="历史">
<Columns>
<Column Name="ID" DataType="Int32" Identity="True" PrimaryKey="True" Description="编号" />
<Column Name="Category" DataType="String" Description="类别" />
<Column Name="Action" DataType="String" Description="操作" />
<Column Name="UserName" DataType="String" Description="用户名" />
<Column Name="CreateUserID" DataType="Int32" Description="用户编号" />
<Column Name="CreateIP" DataType="String" Description="IP地址" />
<Column Name="CreateTime" DataType="DateTime" Description="时间" />
<Column Name="Remark" DataType="String" Length="500" Description="详细信息" />
</Columns>
<Indexes>
<Index Columns="CreateTime" />
</Indexes>
</Table>
</Tables>
在Build.tt上右键运行自定义工具，生成实体类“历史.cs”和“历史.Biz.cs”。不用修改其中代码，待会我们将借助该实体类来演示分表分库用法。
为了方便，我们将使用SQLite数据库，因此不需要配置任何数据库连接，XCode检测到没有名为STOD的连接字符串时，将默认使用SQLite。
此外，也可以通过指定名为STOD的连接字符串，使用其它非SQLite数据库。
按数字散列分表分库
大量订单、用户等信息，可采用crc16散列分表，我们把该实体数据拆分到4个库共16张表里面：
static void TestByNumber()
{
XTrace.WriteLine("按数字分表分库");
// 预先准备好各个库的连接字符串，动态增加，也可以在配置文件写好
for (var i = 0; i < 4; i++)
{
var connName = $"HDB_{i + 1}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=numberData\\{connName}.db", null, "sqlite");
History.Meta.ConnName = connName;
// 每库建立4张表。这一步不是必须的，首次读写数据时也会创建
//for (var j = 0; j < 4; j++)
//{
// History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
// // 初始化数据表
// History.Meta.Session.InitData();
//}
}
//!!! 写入数据测试
// 4个库
for (var i = 0; i < 4; i++)
{
var connName = $"HDB_{i + 1}";
History.Meta.ConnName = connName;
// 每库4张表
for (var j = 0; j < 4; j++)
{
History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
// 插入一批数据
var list = new List<History>();
for (var n = 0; n < 1000; n++)
{
var entity = new History
{
Category = "交易",
Action = "转账",
CreateUserID = 1234,
CreateTime = DateTime.Now,
Remark = $"[{Rand.NextString(6)}]向[{Rand.NextString(6)}]转账[￥{Rand.Next(1_000_000) / 100d}]"
};
list.Add(entity);
}
// 批量插入。两种写法等价
//list.BatchInsert();
list.Insert(true);
}
}
}
通过 DAL.AddConnStr 动态向系统注册连接字符串：
var connName = $"HDB_{i + 1}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=numberData\\{connName}.db", null, "sqlite");
连接名必须唯一，且有规律，后面要用到。数据库名最好也有一定规律。
使用时通过Meta.ConnName指定后续操作的连接名，Meta.TableName指定后续操作的表名，本线程有效，不会干涉其它线程。
var connName = $"HDB_{i + 1}";
History.Meta.ConnName = connName;
History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
注意，ConnName/TableName改变后，将会一直维持该参数，直到修改为新的连接名和表名。
指定表名连接名后，即可在本线程内持续使用，后面使用批量插入技术，给每张表插入一批数据。
运行效果如下：
连接字符串指定的numberData目录下，生成了4个数据库，每个数据库生成了4张表，每张表内插入1000行数据。
指定不存在的数据库和数据表时，XCode的反向工程将会自动建表建库，这是它独有的功能。（因异步操作，密集建表建库时可能有一定几率失败，重试即可）
按时间序列分表分库
日志型的时间序列数据，特别适合分表分库存储，定型拆分模式是，每月一个库每天一张表。
static void TestByDate()
{
XTrace.WriteLine("按时间分表分库，每月一个库，每天一张表");
// 预先准备好各个库的连接字符串，动态增加，也可以在配置文件写好
var start = DateTime.Today;
for (var i = 0; i < 12; i++)
{
var dt = new DateTime(start.Year, i + 1, 1);
var connName = $"HDB_{dt:yyMM}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=timeData\\{connName}.db", null, "sqlite");
}
// 每月一个库，每天一张表
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
for (var i = 0; i < 365; i++)
{
var dt = start.AddDays(i);
History.Meta.ConnName = $"HDB_{dt:yyMM}";
History.Meta.TableName = $"History_{dt:yyMMdd}";
// 插入一批数据
var list = new List<History>();
for (var n = 0; n < 1000; n++)
{
var entity = new History
{
Category = "交易",
Action = "转账",
CreateUserID = 1234,
CreateTime = DateTime.Now,
Remark = $"[{Rand.NextString(6)}]向[{Rand.NextString(6)}]转账[￥{Rand.Next(1_000_000) / 100d}]"
};
list.Add(entity);
}
// 批量插入。两种写法等价
//list.BatchInsert();
list.Insert(true);
}
}
时间序列分表看起来比数字散列更简单一些，分表逻辑清晰明了。
例程遍历了今年的365天，在连接字符串指定的timeData目录下，生成了12个月份数据库，然后每个库里面按月生成数据表，每张表插入1000行模拟数据。
综上，分表分库其实就是在操作数据库之前，预先设置好 Meta.ConnName/Meta.TableName，其它操作不变！
分表查询
说到分表，许多人第一反应就是，怎么做跨表查询？
不好意思，不支持！
只能在多张表上各自查询，如果系统设计不合理，甚至可能需要在所有表上进行查询。
不建议做视图union，那样会无穷无尽，业务逻辑还是放在代码中为好，数据库做好存储与基础计算。
分表查询的用法与分表添删改一样：
static void SearchByDate()
{
// 预先准备好各个库的连接字符串，动态增加，也可以在配置文件写好
var start = DateTime.Today;
for (var i = 0; i < 12; i++)
{
var dt = new DateTime(start.Year, i + 1, 1);
var connName = $"HDB_{dt:yyMM}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=timeData\\{connName}.db", null, "sqlite");
}
// 随机日期。批量操作
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
{
var dt = start.AddDays(Rand.Next(0, 365));
XTrace.WriteLine("查询日期：{0}", dt);
History.Meta.ConnName = $"HDB_{dt:yyMM}";
History.Meta.TableName = $"History_{dt:yyMMdd}";
var list = History.FindAll();
XTrace.WriteLine("数据：{0}", list.Count);
}
// 随机日期。个例操作
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
{
var dt = start.AddDays(Rand.Next(0, 365));
XTrace.WriteLine("查询日期：{0}", dt);
var list = History.Meta.ProcessWithSplit(
$"HDB_{dt:yyMM}",
$"History_{dt:yyMMdd}",
() => History.FindAll());
XTrace.WriteLine("数据：{0}", list.Count);
}
}
仍然是通过设置 Meta.ConnName/Meta.TableName 来实现分表分库。日志输出可以看到查找了哪个库哪张表。
这里多了一个 History.Meta.ProcessWithSplit ，其实是快捷方法，在回调内使用连接名和表名，退出后复原。
分表分库后，最容易犯下的错误，就是使用时忘了设置表名，在错误的表上查找数据，然后怎么也查不到……
分表策略
根据这些年的经验：
- Oracle适合单表1000万~1亿行数据，要做分区
- MySql适合单表1000万~5000万行数据，很少人用MySql分区
如果统一在应用层做拆分，数据库只负责存储，那么上面的方案适用于各种数据库。
同时，单表数据上限，就是大家常问的应该分为几张表？在系统生命周期内（一般1~2年），确保拆分后的每张表数据总量在1000万附近最佳。
根据《百亿级性能》，常见分表策略如下：
- 日志型时间序列表，如果每月数据不足1000万，则按月分表，否则按天分表。缺点是数据热点极为明显，适合热表、冷表、归档表的梯队架构，优点是批量写入和抽取性能显著；
- 状态表（订单、用户等），按Crc16哈希分表，以1000万为准，决定分表数量，向上取整为2的指数倍（为了好算）。数据冷热均匀，利于单行查询更新，缺点是不利于批量写入和抽取；
- 混合分表。订单表可以根据单号Crc16哈希分表，便于单行查找更新，作为宽表拥有各种明细字段，同时还可以基于订单时间建立一套时间序列表，作为冗余，只存储单号等必要字段。这样就解决了又要主键分表，又要按时间维度查询的问题。缺点就是订单数据需要写两份，当然，时间序列表只需要插入单号，其它更新操作不涉及。
至于是否需要分库，主要由存储空间以及性能要求决定。
分表与分区对比
还有一个很常见的问题，为什么使用分表而不是分区？
大型数据库Oracle、MSSQL、MySql都支持分区，前两者较多使用分区，MySql则较多分表。
分区和分表并没有本质的不同，两者都是为了把海量数据按照一定的策略拆分存储，以优化写入和查询。
- 分区除了能建立子索引外，还可以建立全局索引，而分表不能建立全局索引；
- 分区能跨区查询，但非常非常慢，一不小心就扫描所有分区；
- 分表架构，很容易做成分库，支持轻易扩展到多台服务器上去，分区只能要求数据库服务器更强更大；
- 分区主要由DBA操作，分表主要由程序员控制；
！！！某项目使用XCode分表功能，已经过生产环境三年半考验，日均新增4000万~5000万数据量，2亿多次添删改，总数据量数百亿。
