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隨著互聯網的迅速發展，會導致產生海量的數據，在數據量還比較小的時候，傳統的處理方式是將數據存儲在關系或者非關系型數據庫中，但是隨著數據量逐漸增加，單個數據庫的表已經很難容納所有數據，所以業界出現了分庫分表的概念。利用分為知之的思想，完美的將數據進行了拆分，但是也帶來了許多比較棘手的問題，比如引入了分布式事務、擴容等。

數據庫使用演變史

我們在應用中使用數據庫主要經歷以下三個階段

單庫單表，應用初始階段，此階段由于數據量小于數據庫承受閾值，對應用性能上基本沒有影響。
單庫分表，由于數據庫中的某張表數據庫量過大，對應用的性能有了一定的影響，比如查詢等，對某個表會分為table_1,table_2,table_N,將一張表拆分N張小表。注意此階段磁盤容量充足。但是更多的是使用的數據庫的分區，分區原理和分表原理很相似，比如MySQL hash的分區

CREATE TABLE `test_user_hash` (
  `user_id` bigint(19) NOT NULL,
  `user_name` varchar(50) NOT NULL,
  `ext_int` int(2) NOT NULL,
  `ts` bigint(19) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_id`,`ext_int`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
//Mysql 分區
ALTER TABLE `test_user_hash` PARTITION BY HASH(ext_int) PARTITIONS 3 ;
復制代碼

mysql數據庫中存儲形式，由于上述是按3hash求余，所以會分三個存儲文件

分庫分表，上述兩種都無法解決時，出現分庫分表方案，即將單數據庫數據分散在多個數據庫中。

什么情況下需要分庫分表

? 原則上能不分庫盡量不分庫，無法避免時或者已經有趨勢顯示需要分庫分表，則使用分庫分表。

數據庫的吞吐量達到瓶頸，需要擴多個數據庫實例來提高；
數據表的數據達到一定的量級，對應用查詢等性能有了明顯的影響，可以通過分庫分表來提升性能，有資料顯示Mysql數據庫單表數據量超過5000w后對查詢性能有影響
為了避免后期復雜的擴容，提前根據數據增長的趨勢預估N年后的數據量 count，count / 單庫容量 =所需數據庫實例，屬于提前規劃，防范于未然。

常見拆分方案

常見拆分方案有兩種：垂直拆分和水平拆分，分庫分表則是一種對數據庫拆分的常見解決方案。

垂直拆分

垂直拆分是根據業務特點，將某些有關系的表集中存儲在的某個DB中，并且這些表的數據量一般不會過大。比如電商系統中有用戶模塊、訂單模塊

水平拆分

每個db中存在相同的表結構，根據一定的規則將數據分散在多個DB中

分庫分表實現方案

主要有以下三種實現方案

客戶端分片
代理實現分片
分布式數據庫

客戶端分片

客戶端分片一般有兩種實現方式，一種是應用層直接實現，應用層內包含分片邏輯以及分片算法等，與業務代碼緊耦合

應用層實現了所有邏輯，業務人員需要參與。

另外一種是實現標準的JDBC協議，對應用提供包裝過的JDBC，對應用使用無感，實現邏輯作為jar，嵌入在應用中，應用可以靈活的切換

這種方式是實現標準的JDBC接口，對應用使用原生JDBC無影響，二者遵循統一規范，相比于第一種方式好處是與業務代碼解耦。提高靈活性。

代理分片

代理方式實現的方式是在應用和數據庫中間增加代理層，獨立部署，代理充當數據的角色，對應用來說使用代理就等價于數據庫，原則上使用代理與直接使用數據庫是無區別，但是代理畢竟不是真實的數據庫，代理層只是解決如何充分的利用數據庫資源，代理層實現了所有分庫分表邏輯，包括分片規則等，業務人員無需關注，可以將更多的時間投入到業務實現邏輯中。

一般會在代理層外添加一層負載。

這種方式可以讓業務人員更專注于業務，但是復雜度相比第一種要高很多，增加了通訊鏈路，涉及到協議轉換，所以會對性能相比于第一種方案有明顯的損耗，同時對人員的要求也比較高，需要技術大牛來支持，否則一旦出現問題很難處理。比較耳熟的有Mycat，由于本人基于Mycat做過深度二次開發，對源碼有一定的了解，缺陷真的很。。。。，希望使用者仔細斟酌，題外話o(￣︶￣)o