1、为什么要分库分表

1、为什么要分库分表
出现数据库瓶颈，比如IO瓶颈，CPU瓶颈

1、IO瓶颈

（1）磁盘读IO瓶颈
    - 数据体积比较大：
        大量的写操作，磁盘IO读写必然慢，效率低
        大量的读操作，如果数据离散性强，会造成磁盘随机读问题，IO慢，效率低；如果是并发读取的是热点数据，那么不会造成磁盘IO，一次读取磁盘缓存到cache，其他请求都从cache拿取。
    - 缓存问题
        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，但是不必分库分表，可以先优化buffer参数。
（2）网络IO瓶颈，      
    - 请求的数据太多，网络带宽不够。数据总体积不一定决定分库分表！有时候往往是请求压力大而决定分库分表。
      由于请求响应的非对称性，网卡的请求速度很快 但是响应速度会很慢。在输出数据很大的时候，很容易造成IO

2、CPU瓶颈

（1）SQL复杂查询
     -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算
    复杂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
（2）单表数据量太大，查询记录过多，容易查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈

2、分库分表设计思路

一、按照拆分维度

垂直拆分

 根据不同的业务，拆分
 优点：
     拆分后业务清晰，拆分规则明确，系统之间整合或扩展容易。
 缺点：
     a、部分业务表无法join，只能通过API方式解决，提高了系统复杂度
     b、存在分布式事务问题。

水平拆分

 按照某个字段的做均匀规则，拆分
 优点：
     提高SQL执行效率，提升系统的稳定性跟负载能力
 缺点：
     跨库join性能较差

二、按照拆分结果

分表 拆分表，大表变小表，还在同一个DB中

水平分表

 概念：
     以字段为key，在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。
         
 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：
     单表的数据体积大，无并发问题，但是写操作、读取大字段、复杂SQL会影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。

 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。

垂直分表

概念：
    以字段为key，按照字段的活跃性、访问量、业务，将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段。

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：
    - 主表和扩张表的访问请求出现偏移。
    - 系统并发量不大，表记录不多，但是字段特别多，单行磁盘存储空间大，数据库缓存的数据行减少或者不足，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。
    - 单表字段多，混合高频数据和低频数据，加大请求压力。

分析：
   大字段、字段多，业务混合热点数据、非热点数据，尽量设计为主表和扩展表，注意Join效能问题。

分库 拆分数据库，一个库变多个库，部署到不同服务器，可做微服务化拆分

水平分库

概念：
按表规则，将同一个表的数据按规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上

 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。

垂直分库

概念：
     按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用
         
 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：
     数据微服务了，那么是否就该考虑对应的服务是不是应该服务化了

3、分库分表问题

（1）、自增ID问题

 自增ID问题解决办法
  a、为数据库设置不同步长。缺点：步长确定后，无法扩展新的mysql，不然生成步长的规则可能会发生变化。
  b、UUID形式，缺点是不能排序
  c、使用雪花算法或redis解决

（2）、数据关联（join）查询问题

需要借助其他方案存储数据关联关系。

（3）、数据同步问题

升级过程中（升级从库、双写迁移），分表分库会造成数据不一致和冗余的情况，必须做数据校验工作。

4、分库分表步骤

1.估计容量（当前容量+增常量）
2.选key==》均匀
3.分表规则、拆分策略==》hash、range....
4.双写 + 定时任务（校对数据）
5.切表、切库（数据一致后进行）

5、分库分表工具

sharding-sphere：
    前身是sharding-jdbc；
    http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
Mycat：
    http://www.mycat.io/

最后

以上就是等待长颈鹿为你收集整理的mysql-分库分表1、为什么要分库分表2、分库分表设计思路3、分库分表问题4、分库分表步骤5、分库分表工具的全部内容，希望文章能够帮你解决mysql-分库分表1、为什么要分库分表2、分库分表设计思路3、分库分表问题4、分库分表步骤5、分库分表工具所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。