1.为什么要分库分表？

随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用 MySQL 数据库的时候，单表超出了 2000 万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的 CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱们充分发扬了分而治之的思想，对大表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的 CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分而治之则有两种方式：垂直拆分 和 水平拆分。

2.垂直拆分

垂直拆分分为 垂直分库 和 垂直分表。先说说 垂直分库。垂直分库其实是一种简单逻辑分割。比如我们的数据库中有商品表 Products、还有对订单表 Orders，还有积分表 Scores。接下来我们就可以创建三个数据库，一个数据库存放商品，一个数据库存放订单，一个数据库存放积分。如下图所示：

垂直分库 有一个优点，他能够根据业务场景进行孵化，比如某一单一场景只用到某 2、3 张表，基本上应用和数据库可以拆分出来做成相应的服务。

再来说说 垂直分表，比较适用于那种字段比较多的表，假设我们一张表有 100 个字段，我们分析了一下当前业务执行的 SQL 语句，有 20 个字段是经常使用的，而另外 80 个字段使用比较少。这样我们就可以把 20 个字段放在主表里面，我们在创建一个辅助表，存放另外 80 个字段。当然主表和辅助表都是有主键的。他们通过主键进行关联合并，就可以凑成 100 个字段的表。

垂直分表 可以解决跨页的问题。在 Oracle 中叫行链接。怎么理解呢？就是你字段少的情况下，原本一行数据只需要存在一个页里面就行了，但是字段多的情况就存不下了，就需要跨页。这样就会造成额外寻址，造成性能上的开销。另外将这么长的一行数据载到内存中，往往是几个页面，结果咱们经常只访问其中的几个字段，对内存也是一个极大的开销。所以为了让内存缓存更多数据，减少磁盘 I/O，垂直分表 就是很好的手段。

总体来说：垂直拆分 有以下优点：

• ✅ 跟随业务进行分割，和最近流行的微服务概念相似，方便解耦之后的管理及扩展。
• ✅ 高并发的场景下，垂直拆分使用多台服务器的 CPU、I/O、内存能提升性能，同时对单机数据库连接数、一些资源限制也得到了提升。
• ✅ 能实现冷热数据的分离。

垂直拆分的缺点：

• ⭕ 部分业务表无法 join，应用层需要很大的改造，只能通过聚合的方式来实现。增加了开发的难度。
• ⭕ 当单库中的表数据量增大的时候依然没有得到有效的解决。
• ⭕ 分布式事务也是一个难题。

3.水平拆分

当某张表数据量达到一定的程度的时候，前面曾说过 MySQL 单表出现 2000 万以上数据就会出现性能上的分水岭。此时发现没有办法根据业务规则再进行拆分了，就会导致单库上的读写性能出现瓶颈。此时就只能进行水平拆分了。

水平拆分又分为 库内分表 和 分库分表。先说说 库内分表。假设当我们的 Orders 表达到了 5000 万行记录的时候，非常影响数据库的读写效率，怎么办呢？我们可以考虑按照订单编号的 order_id 进行 range 分区,就是把订单编号在 1 - 1000 万的放在 order1 表中，将编号在 1000 万 - 2000 万的放在 order2 中，以此类推，每个表中存放 1000 万数据。如下图所示：

虽然我们可以通过 库内分表 把单表的容量固定在 1000 万，但是这些表的数据仍然存放在一个库内，使用的是该主机的 CPU、IO、内存。单库的连接数也有限制。并不能完全的降低系统的压力。此时，我们就要考虑另外一种技术叫 分库分表。分库分表在库内分表的基础上，将分的表挪动到不同的主机和数据库上。可以充分的使用其他主机的 CPU、内存和 I/O 资源。并且分库之后，单库的连接数限制也不在成为瓶颈。但是 “成也萧何败也萧何”，如果你执行一个扫描不带分片键，则需要在每个库上查一遍。刚刚我们按照 order_id 分成了 5 个库，但是我们查询是 name='AAA' 的条件并且不带 order_id 字段时，它并不知道在哪个分片上查，则会创建 5 个连接，然后每个库都检索一遍。这种广播查询则会造成连接数增多。因为它需要在每个库上都创立连接。如果是高并发的系统，执行这种广播查询，系统的 thread 很快就会告警。

总体来说：水平拆分 的优点有以下：

• ✅ 水平扩展能无线扩展。不存在某个库某个表过大的情况。
• ✅ 能够较好的应对高并发，同时可以将热点数据打散。
• ✅ 应用侧的改动较小，不需要根据业务来拆分。

水平拆分 的缺点：

• ⭕ 路由是个问题，需要增加一层路由的计算，而且像前面说的一样，不带分片键查询会产生广播 SQL。
• ⭕ 跨库 join 的性能比较差。
• ⭕ 需要处理分布式事务的一致性问题。

4.总结

当前我们的系统，垂直拆分 和 水平拆分 都在使用，垂直拆分主要是做业务上的分割，把业务的各个子系统都规划好，能解耦就解耦。而垂直拆分之后。我们再做水平分库分表。通过取模算法将大表数据拆到若干个库中。

4.1 逻辑库和物理库

介绍了上述的分库分表，我们有必要说一下几个概念，一个是 逻辑库 和 物理库 的概念。我们还是拿水平拆分中的分库分表来说。我们在物理层面，将一个库的数据分割到了 5 个数据库中。这 5 个数据库就是物理库，而它们对上层应用的展现则是一个库。这个对上层展现的库就叫逻辑库。逻辑库对应用层是透明的。应用不需要了解底层的情况，直接使用就行了。

4.2 逻辑表和物理表

还是拿水平拆分中的分库分表来说，orders 表总共被分成了 5 份，分别在底层是 orders_1 - orders_5。这底层的 5 个表就是物理表。但是对应用层面来说，只有 orders 表。这就是逻辑表。