來源：https://www.cnblogs.com/405845829qq/p/7552736.html 前言 公司最近在搞服務分離，數據切分方面的東西，因為單張包裹表的數據量實在是太大，並且還在以每天60W的量增長。 之前瞭解過資料庫的分庫分表，讀過幾篇博文，但就只知道個模糊概念， 而且現在回想 ...
來源：https://www.cnblogs.com/405845829qq/p/7552736.html
前言
公司最近在搞服務分離，數據切分方面的東西，因為單張包裹表的數據量實在是太大，並且還在以每天60W的量增長。 之前瞭解過資料庫的分庫分表，讀過幾篇博文，但就只知道個模糊概念， 而且現在回想起來什麼都是模模糊糊的。
今天看了一下午的資料庫分庫分表，看了很多文章，現在做個總結，“摘抄”下來。（但更期待後期的實操） 會從以下幾個方面說起：
第一部分：實際網站發展過程中面臨的問題。
第二部分：有哪幾種切分方式，垂直和水平的區別和適用面。
第三部分：目前市面有的一些開源產品，技術，它們的優缺點是什麼。
第四部分：可能是最重要的，為什麼不建議水平分庫分表！？這能讓你能在規劃前期謹慎的對待，規避掉切分造成的問題。
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名詞解釋
庫：database；表：table；分庫分表：sharding
資料庫架構演變
剛開始我們只用單機資料庫就夠了，隨後面對越來越多的請求，我們將資料庫的寫操作和讀操作進行分離， 使用多個從庫副本（Slaver Replication）負責讀，使用主庫（Master）負責寫， 從庫從主庫同步更新數據，保持數據一致。架構上就是資料庫主從同步。 從庫可以水平擴展，所以更多的讀請求不成問題。
但是當用戶量級上來後，寫請求越來越多，該怎麼辦？加一個Master是不能解決問題的， 因為數據要保存一致性，寫操作需要2個master之間同步，相當於是重覆了，而且更加複雜。
這時就需要用到分庫分表（sharding），對寫操作進行切分。
分庫分表前的問題
任何問題都是太大或者太小的問題，我們這裡面對的數據量太大的問題。
用戶請求量太大
因為單伺服器TPS，記憶體，IO都是有限的。 解決方法：分散請求到多個伺服器上； 其實用戶請求和執行一個sql查詢是本質是一樣的，都是請求一個資源，只是用戶請求還會經過網關，路由，http伺服器等。
單庫太大
單個資料庫處理能力有限；單庫所在伺服器上磁碟空間不足；單庫上操作的IO瓶頸 解決方法：切分成更多更小的庫
單表太大
CRUD都成問題；索引膨脹，查詢超時 解決方法：切分成多個數據集更小的表。
分庫分表的方式方法
一般就是垂直切分和水平切分，這是一種結果集描述的切分方式，是物理空間上的切分。 我們從面臨的問題，開始解決，闡述： 首先是用戶請求量太大，我們就堆機器搞定（這不是本文重點）。
然後是單個庫太大，這時我們要看是因為表多而導致數據多，還是因為單張表裡面的數據多。 如果是因為表多而數據多，使用垂直切分，根據業務切分成不同的庫。
如果是因為單張表的數據量太大，這時要用水平切分，即把表的數據按某種規則切分成多張表，甚至多個庫上的多張表。 分庫分表的順序應該是先垂直分，後水平分。 因為垂直分更簡單，更符合我們處理現實世界問題的方式。
垂直拆分
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基於列欄位進行的。一般是表中的欄位較多，將不常用的， 數據較大，長度較長（比如text類型欄位）的拆分到“擴展表“。 一般是針對那種幾百列的大表，也避免查詢時，數據量太大造成的“跨頁”問題。
垂直分庫
垂直分庫針對的是一個系統中的不同業務進行拆分，比如用戶User一個庫，商品Producet一個庫，訂單Order一個庫。 切分後，要放在多個伺服器上，而不是一個伺服器上。為什麼？
我們想象一下，一個購物網站對外提供服務，會有用戶，商品，訂單等的CRUD。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會讓資料庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫後，如果還是放在一個資料庫伺服器上， 隨著用戶量增大，這會讓單個資料庫的處理能力成為瓶頸，還有單個伺服器的磁碟空間，記憶體，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個伺服器上，這樣上面的問題都解決了，以後也不會面對單機資源問題。
資料庫業務層面的拆分，和服務的“治理”，“降級”機制類似，也能對不同業務的數據分別的進行管理，維護，監控，擴展等。 資料庫往往最容易成為應用系統的瓶頸，而資料庫本身屬於“有狀態”的，相對於Web和應用伺服器來講，是比較難實現“橫向擴展”的。 資料庫的連接資源比較寶貴且單機處理能力也有限，在高併發場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破IO、連接數及單機硬體資源的瓶頸。
水平拆分
水平分表
針對數據量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規則（RANGE,HASH取模等），切分到多張表裡面去。 但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的資料庫操作還是有IO瓶頸。不建議採用。
水平分庫分表
將單張表的數據切分到多個伺服器上去，每個伺服器具有相應的庫與表，只是表中數據集合不同。 水平分庫分表能夠有效的緩解單機和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數、硬體資源等的瓶頸。
水平分庫分表切分規則
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RANGE
從0到10000一個表，10001到20000一個表；
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HASH取模
一個商場系統，一般都是將用戶，訂單作為主表，然後將和它們相關的作為附表，這樣不會造成跨庫事務之類的問題。 取用戶id，然後hash取模，分配到不同的資料庫上。
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地理區域
比如按照華東，華南，華北這樣來區分業務，七牛雲應該就是如此。
-
時間
按照時間切分，就是將6個月前，甚至一年前的數據切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數據 被查詢的概率變小，所以沒必要和“熱數據”放在一起，這個也是“冷熱數據分離”。
分庫分表後面臨的問題
事務支持
分庫分表後，就成了分散式事務了。如果依賴資料庫本身的分散式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價； 如果由應用程式去協助控制，形成程式邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
多庫結果集合併（group by，order by）
跨庫join
分庫分表後表之間的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表， 結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
粗略的解決方法： 全局表：基礎數據，所有庫都拷貝一份。
欄位冗餘：這樣有些欄位就不用join去查詢了。
系統層組裝：分別查詢出所有，然後組裝起來，較複雜。
分庫分表方案產品
目前市面上的分庫分表中間件相對較多，其中基於代理方式的有MySQL Proxy和Amoeba， 基於Hibernate框架的是Hibernate Shards，基於jdbc的有噹噹sharding-jdbc， 基於mybatis的類似maven插件式的有蘑菇街的蘑菇街TSharding， 通過重寫spring的ibatis template類的Cobar Client。
還有一些大公司的開源產品。
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