关于数据库分区，分表，分库，我通俗易懂的来举几个栗子，看过还不懂，你打我。。。

村里一家四口人(老爹叫A)有两儿子(分别是A1，A2)，长大了要自己种地了，就嚷嚷着要分家，把村东的一块地给大儿子A1，村西的给二儿子A2，但是这时候户口本上记录的还是一家四口(对外显示还是一家人)，国土局统计村西土地面积的时候直接让A去汇报，然后A去让A2测量并汇报，不涉及到A1！

这就是分区:对外只展示一张表，但是表内部分区到不同的磁盘上，只需要其中一部分数据的时候可直接映射相应的区进行查找，避免了全表扫描，提升了查找，插入数据的性能，一般是数据库层面实现的。

分区可分为水平分区和垂直分区，通常水平分区用的比较多，算法有按照某个字段的大小等，某个字段的hash分等等！

啥是分表呢？还是上面那一家子，分家了之后，户口也变了，变成了三家，国土局让上报数据的时候，需要分别通知三家进行，比如只需要村西的统计，那么还是只用找二儿子A2就行了(三家已经是单独的数据库表了)

分表:对外展示多张小表，业务代码访问之前，需要先通过计算分表策略算法，来选择具体访问哪一张表，和分区一样，避免了全表的访问，分表如下图示:

分库:跟分表有异曲同工之妙，但是分库的级别为数据库级别(按上面的例子，就得提升到村子级别了)，简单来说就算是你一个库是关系型数据库，一个库是nosql数据库也是可以称为分库的，这对于库的引擎，连接方式都可以有不同的实现！

分库通常在不同的数据库服务节点上，避免单库宕机对全部数据服务带来的影响，同时也提供了更大的数据库并发能力！

关于分库，分表，分区是不是很简单？

现在分库分表使用的更加的广泛，业界也提供了大量成熟的数据库中间件来提供分库分表，比如mycat，sharding-jdbc等等，只需要根据业务选择合适的分库分表策略，结合相应组件就能轻松搭建起一个分库分表数据服务，不过随之而来的全局唯一数据，统计，连接查询等才是更加需要关注的，更多的技术分享，敬请关注。

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