分库分表适用于以下情况：
- 数据量大：当数据量超过单个数据库的处理能力时，可以通过分库分表来解决性能问题。
- 查询频繁：当有大量的查询操作时，分库分表可以将负载均衡到多个数据库实例和表上，提高查询性能。
- 高并发读写：当有大量并发的读写操作时，分库分表可以将负载分散到多个数据库实例上，提高并发处理能力。
- 业务拓展：当业务需求增长，需要扩展数据库容量和性能时，分库分表可以提供扩展性。
实现分库分表需要以下步骤：
- 选择合适的数据库：根据业务需求和性能要求选择适合的数据库，如MySQL、Oracle、MongoDB等。
- 确定数据拆分策略：根据业务特点和数据访问模式，确定数据拆分的方式，如垂直拆分、水平拆分、分片等。
- 进行数据迁移：将现有的数据迁移到分库分表的数据库中，可以采用数据同步、ETL工具或自定义脚本实现。
- 修改应用程序代码：根据分库分表的规则，修改应用程序的数据访问逻辑，保证数据正确路由到对应的数据库实例和表中。
以下是一个基于Java的分库分表的代码示例：
- 数据源配置：
@Configuration public class DataSourceConfig { @Bean @Primary @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") public DataSource slaveDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } }
- 分库分表路由策略：
public class DatabaseShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doEqualSharding(Collection<String> databaseNames, ShardingValue<Long> shardingValue) { for (String databaseName : databaseNames) { if (databaseName.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) { return databaseName; } } throw new IllegalArgumentException(); } // 省略其他方法... }
- DAO层代码：
@Repository public class UserRepositoryImpl implements UserRepository { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; @Override public User findById(Long id) { String sql = "SELECT * FROM user WHERE id = ?"; Object[] params = {id}; RowMapper<User> rowMapper = new BeanPropertyRowMapper<>(User.class); return jdbcTemplate.queryForObject(sql, params, rowMapper); } // 省略其他方法... }
以上是一个简单的分库分表的示例，实际的实现可能会更复杂，需要根据具体业务需求进行调整和扩展。
