1. 数据分片概念

数据库分片是指将一个大型数据库拆分成多个小型数据库，每个小型数据库称为一个分片。通过这种方式，可以将数据库的负载分散到多个服务器上，从而提升性能瓶颈以及可用性。

数据分片的核心手段就是对关系型数据库进行分库和分表。分库和分表均可以有效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据节点单点的访问（你想想看，查订单的去订单节点查，查用户的去用户节点去查）。

分表虽然无法缓解数据节点的压力，但却能够提供尽量将分布式事务变为本地事务来处理，一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂（比如用户下订单时，扣积分、减库存就够你喝一壶了)。

使用主从的分片方式，可以有效的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性（更新操作去主节点，查询操作去从节点）。

通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访问量，是应对高并发和海量数据系统的有效手段。

什么情况下应该使用分片？

是否应该实现分片数据库架构，几乎总是一个争论的问题。有些人认为分片对于达到一定规模的数据库来说，是不可避免的结果。而另一些人则认为这是一个令人头疼的问题，除非绝对必要，否则应该避免，因为分片增加了操作的复杂性。

（1）处理大规模数据：数据量的快速增长是现代应用的常见情况。当数据量达到单个服务器的容量限制时，分片可以帮助应用处理大规模的数据，并将数据分布在多个节点上，充分利用集群的资源。
（2）提高读写性能：分片可以将负载分散到多个节点上，从而提高数据库的读写性能。每个分片独立处理一部分数据，减轻了单个节点的负担，并允许并行处理查询和事务。

（3）增加可扩展性：分片允许根据需求扩展数据库的容量和吞吐量。当数据量增加时，可以简单地增加更多的分片节点，而不是升级单个节点的硬件或软件。

（4）减少单点故障：通过将数据分布在多个节点上，分片可以减少单个节点故障对整个系统的影响。如果一个节点发生故障，其他节点仍然可用，从而保证了系统的可用性和容错性。

（5）提供地理位置灵活性：分片使得数据可以根据地理位置进行存储。这可以帮助应用满足数据存储的合规性要求，并降低数据访问的延迟。

2.1分片原则

2.1.1垂直分片

1、原理

按照业务拆分的方式叫做垂直分片，又叫做纵向拆分，就是专库专用的意思（有点像公司各个部门的意思，各司其职）。拆分之前，一个数据节点由多个业务表构成，每个表存储着不同的业务数据。而拆分之后，我们把表按照业务进行归类，分布到不同的数居节点中，从而将压力分散至不同的数据节点。比如与用户相关的放到用户库，订单相关的放到订单库。

垂直分片需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的（例如双十一订单量突然增大）；而且，它也无法真正地解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

2、特点

（1）每个库（表）的结构都不一样；

（2）每个库（表）的数据至少有一列一样（分库或分表后至少有一个字段一样以将多个库或表关联起来）；

（3）每个库（表）的并集是全量数据；

3、优点

（1）拆分后业务清晰（转库专用按业务拆分）；

（2）实现动静分离、冷热数据分离设计体现。冷库是指访问较少的数据；热库是指访问较多的数据。

（3）数据维护简单，按业务不同放到不同机器上。

4、缺点

（1）无法很好的应对业务需求快速变化的情况；

（2）部分业务无法关联，存在跨库查询问题。

2.1.2水平分片

1、原理

水平分片又叫做横向拆分（就像一个公司会在不同的城市设置不同的分公司去处理日常工作）。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑归类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个节点或表中，每个分片仅包含数据的一部分。例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表）。