数据库分库分表方案

一、数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用，之后会引发（并发量、吞吐量、崩溃）。

1、IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。

2、CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段[条件查询]等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务[Service层]进行业务计算。

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。

二、分库分表概念

分库分表是为了应对数据库水平扩展需求而进行的[数据库设计]策略。随着数据量和访问量的增加，单个数据库和表可能无法承受压力，这时需要通过分库分表来提升系统性能和可扩展性。

1、分库分表的类型

分库不分表：将数据分布到多个数据库中，但每个数据库中只有一个表。
分表不分库：在同一个数据库中，将数据分布到多个表中。
分库分表：将数据分布到多个数据库的多个表中。

2、分库分表的策略

按范围分库分表：
- 将数据按某个范围（例如日期范围）进行分库分表。
- 优点：查询特定范围的数据时性能较好。
- 缺点：某些库或表可能会过于庞大，导致负载不均衡。
按哈希分库分表：
- 使用哈希算法将数据均匀地分布到不同的库或表中。
- 优点：负载均衡较好。
- 缺点：跨库查询复杂，增加了运维难度。
按模块分库分表：
- 根据业务模块进行分库分表，例如用户数据一个库，订单数据一个库。
- 优点：业务逻辑清晰，模块间耦合度低。
- 缺点：不同模块的负载可能不均衡。

三、分库分表

1、水平分库

概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

结果：

每个库的结构都一样；
每个库的数据都不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表

概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。

结果：

每个表的结构都一样；
每个表的数据都不一样，没有交集；
所有表的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。推荐分析原理，做SQL查询优化

分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3、垂直分库

概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

结果：

每个库的结构都不一样；
每个库的数据也不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4、垂直分表

概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。

结果：

每个表的结构都不一样；
每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；
所有表的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。

但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务[Service层]做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

三、分库分表工具

sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
Mycat：中间件。

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

四、分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

五、分库分表问题

1、非partition key的查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

1.1 端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

1.1.1 映射法

1.1.2 基因法

注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。

根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。