分库分表学习笔记（一）-CSDN博客

分表分库规则

                                 图源（https://zhuanlan.zhihu.com/p/535713197）

水平分表

水平分表一般是我们数据库的数据太多了，原大众点评的订单单表早就已经突破两百G。

数据量太多的影响

1. 查询性能下降：随着数据量的增加，查询的响应时间可能会显著增加，尤其是当查询未使用索引或查询涉及大量数据扫描时（全表扫描）。这会导致查询的执行时间变长，甚至超时。

全表扫描的代价，数据库是按照页为单位，每次加载16kb到内存，加载的数据越多之前的数据查询的缓存按照LRU驱逐出去，导致整个库表查询耗费cpu,内存以及磁盘IO性能达到了极大的影响。

2. 索引维护成本增加：随着数据量的增长，索引的维护成本也会增加。插入、更新和删除操作将变得更加耗时，因为需要同步更新索引。

3. 磁盘I/O增加：大量数据会导致磁盘I/O操作频繁增加。这会进一步影响数据库的整体性能，尤其是在没有足够的内存来缓存常用数据的情况下。

4. 表锁和行锁竞争：在高并发环境中，表锁和行锁的竞争可能会导致事务等待时间增加，影响整体吞吐量。

5. 内存使用增加：数据库引擎可能需要更多的内存来处理大数据量的操作，如果内存不足，系统可能会频繁使用磁盘作为虚拟内存，进一步降低性能。

水平分表分库规则

1，按照时间范围分表

      时间范围分表这个比较常见，业务主要是以时间为维度的区分，这样比较高效

2，按照一致性hash进行分表 （采用mod 2^n 一致性Hash）

     在大众点评分库分表实践中，C端用户个人UserID后四位进行订单表分库分表，按照一致性hash ，对UserID进行mod32分到32个库里，分好库之后再按照将UserID后四位除以32 ，再Mod 32进行分表（防止数据倾斜）。这样达到1024张表。

单表容量达到上限后，因为UserID后四位取值范围0000 到 9999，选择一个可以分成最大8192（即 2^13）个表的范围来分配数据。因为已经是2^5 mod32来进行分表，我们可以最大扩容2^6到2^13次方。例如，你可能会将 UserID 后四位的值对 8192 取模，这样可以将数据均匀分配到 8192 个表中。

什么时候分库

当物理存储、内存、IO、CPU都出现了瓶颈

垂直分表分库规则

1，将大表拆为小表（按照业务类型）

2，按照数据更新频率，将数据库拆为哪些字段更新频率比较高，每次更新一起批量更新表其他字段属性，降低锁表字段，进而降低锁性能影响

什么时候分库

当物理存储、内存、IO、CPU都出现了瓶颈

 

引用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/482549860

https://zhuanlan.zhihu.com/p/535713197

大众点评订单系统分库分表实践 - 美团技术团队

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93643428