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一、分库分表的必要性
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分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。
通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。
提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。
二、分库分表的思路
1、垂直区分
垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。
垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。
2、水平区分
水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。
水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。
以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。
三、分库分表的原理分析
分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；
路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放；
1、Hash取模方案
根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。
2、Range范围方案
range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。
四、分库分表的技术选型
1、技术选型
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。
（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。
（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。
2、中间件
解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。
（1）Proxy模式
（2）Client模式
把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。
（3）中间件的比较
由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。
五、分库分表的实践
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）。
在这里我们选用中间件share-jdbc。
1、引入maven依赖
2、spring boot规则配置
行表达式标识符可以使用${...}或$-{...}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$-{...}。
3、创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整 性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql 对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对 表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这 也是我们为什么要分表的原因。
数据库分库分表是缓解数据库服务器压力和增加并发量的途径之一，但是随着分库分表之后，也不可避免的带来了一些问题，很显而易见的问题就是如何解决分库后的查询统计。分库之后没有SQL可以用了，简单的过滤后再合并还可以做，但分组都会很麻烦，必须把分库分组汇总结集再分组汇总。这对很多java应用程序员来讲是个挑战。但是，数据量太大大，不分库也不行，进退两难。
这时候，采用集算器来做后一步的汇总计算就很容易，比如刚才说的分组汇总问题，写出来只要这么几行：
这里实现分组的代码还考虑了让分库并行执行SQL。
利用集算器实现分库汇总里包含几个典型例子来说明分库汇总的用法，跨库数据表的运算 是有关分库后统计查询的更详细解释，还有讲解视频分库后的统计查询梳理要点和难点。集算器还很容易嵌入到Java应用程序中，Java 如何调用 SPL 脚本 有使用和获得它的方法。关于集算器安装使用、获得免费授权和相关技术资料，可以参见 集算器如何使用 。
mysql分库分表一般有如下场景
其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。
在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。
这里我们以分KV表水平拆分为场景
对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可
分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)
分表后表名为kv_000 ~ kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次类推!
水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案
场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析
目标:
表结构如下(节选部分字段):
按照user_id sharding
假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1 分到db_001库
user_id % 1024 = 2 分到db_002库
依次类推
目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点
最多可以增加只1024个节点,性能线性增长
对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到
基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器
实现动态数据源获取接口
测试结果如下
由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源
对于分库:
原始sql:
目标sql:
其中定义了三个注解
@useMaster 是否强制读主
@shardingBy 分片标识
@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略
1)编写entity
Insert
select
以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
此插件具体实现方案已开源:
目录如下:
mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:
你需要怎么分？因为数据表太大影响性能了？
建议直接分表数据，性质和mysql分区差不多，例如：把某个范围内的id的记录拷贝至另外的库，
这样就实现大表变小表，当然，程序上也需要改动
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
?php
for($i=0;$i 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。