關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)本身比較容易成為系統(tǒng)瓶頸，單機(jī)存儲(chǔ)容量、連接數(shù)、處理能力都有限。當(dāng)單表的數(shù)據(jù)量達(dá)到1000W或100G以后，由于查詢維度較多，即使添加從庫(kù)、優(yōu)化索引，做很多操作時(shí)性能仍下降嚴(yán)重。此時(shí)就要考慮對(duì)其進(jìn)行切分了，切分的目的就在于減少數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)，縮短查詢時(shí)間。

數(shù)據(jù)庫(kù)分布式核心內(nèi)容無非就是數(shù)據(jù)切分（Sharding）以及切分后對(duì)數(shù)據(jù)的定位、整合。數(shù)據(jù)切分就是將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)到多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，使得單一數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量變小，通過擴(kuò)充主機(jī)的數(shù)量緩解單一數(shù)據(jù)庫(kù)的性能問題，從而達(dá)到提升數(shù)據(jù)庫(kù)操作性能的目的。

數(shù)據(jù)切分根據(jù)其切分類型，可以分為兩種方式：垂直（縱向）切分和水平（橫向）切分。

1.垂直（縱向）切分

垂直切分常見有垂直分庫(kù)和垂直分表兩種。

1.1 垂直分庫(kù)

就是根據(jù)業(yè)務(wù)耦合性，將關(guān)聯(lián)度低的不同表存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。做法與大系統(tǒng)拆分為多個(gè)小系統(tǒng)類似，按業(yè)務(wù)

分類進(jìn)行獨(dú)立劃分。與'微服務(wù)治理'的做法相似，每個(gè)微服務(wù)使用單獨(dú)的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。如圖：

將不同模塊的數(shù)據(jù)表分庫(kù)存儲(chǔ)。模塊間不相互關(guān)聯(lián)查詢

如果有，就需要通過數(shù)據(jù)冗余或者應(yīng)層二次加工來解決。這種業(yè)務(wù)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最清晰。但若不能杜絕跨庫(kù)關(guān)聯(lián)查詢，宣告此路不同

1.2 垂直分表

是基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的'列'進(jìn)行，某個(gè)表字段較多，可以新建一張擴(kuò)展表，將不經(jīng)常用或字段長(zhǎng)度較大的字段拆分出去到擴(kuò)展表中。在字段很多的情況下（例如一個(gè)大表有100多個(gè)字段），通過'大表拆小表'，更便于開發(fā)與維護(hù)，也能避免跨頁(yè)問題，MySQL底層是通過數(shù)據(jù)頁(yè)存儲(chǔ)的，一條記錄占用空間過大會(huì)導(dǎo)致跨頁(yè)，造成額外的性能開銷。另外數(shù)據(jù)庫(kù)以行為單位將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，這樣表中字段長(zhǎng)度較短且訪問頻率較高，內(nèi)存能加載更多的數(shù)據(jù)，命中率更高，減少了磁盤IO，從而提升了數(shù)據(jù)庫(kù)性能。

垂直切分的優(yōu)點(diǎn)：

解決業(yè)務(wù)系統(tǒng)層面的耦合，業(yè)務(wù)清晰 與微服務(wù)的治理類似，也能對(duì)不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)管理、維護(hù)、監(jiān)控、擴(kuò)展等 高并發(fā)場(chǎng)景下，垂直切分一定程度的提升IO、數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)、單機(jī)硬件資源的瓶頸

缺點(diǎn)：

部分表無法join，只能通過接口聚合方式解決，提升了開發(fā)的復(fù)雜度 分布式事務(wù)處理復(fù)雜 依然存在單表數(shù)據(jù)量過大的問題（需要水平切分）2. 水平（橫向）切分

當(dāng)一個(gè)應(yīng)用難以再細(xì)粒度的垂直切分，或切分后數(shù)據(jù)量行數(shù)巨大，存在單庫(kù)讀寫、存儲(chǔ)性能瓶頸，這時(shí)候就需要進(jìn)行水平切分了。

水平切分分為庫(kù)內(nèi)分表和分庫(kù)分表，是根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)在的邏輯關(guān)系，將同一個(gè)表按不同的條件分散到多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或多個(gè)表中，每個(gè)表中只包含一部分?jǐn)?shù)據(jù)，從而使得單個(gè)表的數(shù)據(jù)量變小，達(dá)到分布式的效果。如圖所示：

相對(duì)縱向切分這一將表分類的做法，此法是按表內(nèi)每個(gè)字段的某個(gè)規(guī)則來將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)(或不同的表)，也就是按照數(shù)行來進(jìn)行切分?jǐn)?shù)據(jù)。

庫(kù)內(nèi)分表只解決了單一表數(shù)據(jù)量過大的問題，但沒有將表分布到不同機(jī)器的庫(kù)上，因此對(duì)于減輕MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力來說，幫助不是很大，大家還是競(jìng)爭(zhēng)同一個(gè)物理機(jī)的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)IO，最好通過分庫(kù)分表來解決。

水平切分的優(yōu)點(diǎn)：

不存在單庫(kù)數(shù)據(jù)量過大、高并發(fā)的性能瓶頸，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和負(fù)載能力 應(yīng)用端改造較小，不需要拆分業(yè)務(wù)模塊

缺點(diǎn)：

跨分片的事務(wù)一致性難以保證 跨庫(kù)的join關(guān)聯(lián)查詢性能較差 數(shù)據(jù)多次擴(kuò)展難度和維護(hù)量極大

水平切分后同一張表會(huì)出現(xiàn)在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)/表中，每個(gè)庫(kù)/表的內(nèi)容不同。幾種典型的數(shù)據(jù)分片規(guī)則為：

2.1 根據(jù)數(shù)值范圍

按照時(shí)間區(qū)間或ID區(qū)間來切分。例如：按日期將不同月甚至是日的數(shù)據(jù)分散到不同的庫(kù)中；將userId為1~9999的記錄分到第一個(gè)庫(kù)，10000~20000的分到第二個(gè)庫(kù)，以此類推。某種意義上，某些系統(tǒng)中使用的'冷熱數(shù)據(jù)分離'，將一些使用較少的歷史數(shù)據(jù)遷移到其他庫(kù)中，業(yè)務(wù)功能上只提供熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的查詢，也是類似的實(shí)踐。

這樣的優(yōu)點(diǎn)在于：

單表大小可控 天然便于水平擴(kuò)展，后期如果想對(duì)整個(gè)分片集群擴(kuò)容時(shí)，只需要添加節(jié)點(diǎn)即可，無需對(duì)其他分片的數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移 使用分片字段進(jìn)行范圍查找時(shí)，連續(xù)分片可快速定位分片進(jìn)行快速查詢，有效避免跨分片查詢的問題。

缺點(diǎn)：

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)成為性能瓶頸。連續(xù)分片可能存在數(shù)據(jù)熱點(diǎn)，例如按時(shí)間字段分片，有些分片存儲(chǔ)最近時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，可能會(huì)被頻繁的讀寫，而有些分片存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)，則很少被查詢

2.2 根據(jù)數(shù)值取模

一般采用hash取模mod的切分方式，例如：將 Customer 表根據(jù) cusno 字段切分到4個(gè)庫(kù)中，余數(shù)為0的放到第一個(gè)庫(kù)，余數(shù)為1的放到第二個(gè)庫(kù)，以此類推。這樣同一個(gè)用戶的數(shù)據(jù)會(huì)分散到同一個(gè)庫(kù)中，如果查詢條件帶有cusno字段，則可明確定位到相應(yīng)庫(kù)去查詢。

優(yōu)點(diǎn)：

數(shù)據(jù)分片相對(duì)比較均勻，不容易出現(xiàn)熱點(diǎn)和并發(fā)訪問的瓶頸

缺點(diǎn)：

后期分片集群擴(kuò)容時(shí)，需要遷移舊的數(shù)據(jù)（使用一致性hash算法能較好的避免這個(gè)問題） 容易面臨跨分片查詢的復(fù)雜問題。比如上例中，如果頻繁用到的查詢條件中不帶cusno時(shí)，將會(huì)導(dǎo)致無法定位數(shù)據(jù)庫(kù)，從而需要同時(shí)向4個(gè)庫(kù)發(fā)起查詢，再在內(nèi)存中合并數(shù)據(jù)，取最小集返回給應(yīng)用，分庫(kù)反而成為拖累。

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