数据库分库分表

分库分表到底是什么

分库分表其实是分库,分表,分库分表的总称

分库

将数据按照一定规则存储到不同的数据库中,每个数据库存储一部分数据

分库主要解决的是并发量过大的问题，并发量一旦上升，那么数据库就可能成为系统的瓶颈，因为数据库的连接数量是有上限的，虽然可以进行调整，但并不是无限调整的。所以，当数据库的读或者写的 QPS(每秒查询数) 太高，从而导致你的数据库连接数量不足的时候，就需要考虑到分库了，通过在增加数据库实例的方式来提供更多的数据库连接，从而提升系统的并发度。

这里拿一个电商系统的数据库来举例，当你微服务在做服务拆分的时候，你会按照功能模块去把你的系统进行服务拆分，这个时候，就需要将每个模块的数据从一个单独的数据库中拆开，分成订单、物流、商品、用户等多个数据库，然后随着业务的发展，每个单独的业务数据库也需要进行分库了，如下图所是。

分表

将一张表按照一定规则拆分成多张表,每张表存储一部分数据

相比较于分库，分表主要解决的是数据量大的问题，即通过将数据拆分到多个表，减少单表的数据量，从而提升查询速度。

分库分表

这一般发生在数据库连接不够（分库解决的问题）以及单表数据量过大导致查询速度比较慢（分表解决的问题）这两个问题共同存在的时候，不过在分库分表之前，可以先考虑一下能不能优化先。

一般来说，单表的行数如果超过了 1000 万行之后，就需要考虑做分库分表了，小于这个数据量的时候，遇到性能问题可以通过其他方式来进行优化。但其实这么说是不准确的,需要根据表字段数量、表中数据数量以及业务的具体情况来综合考虑,无法给出一个确切的值.

常⻅的优化手段

数据库的基本优化：做好索引、减少多表 join、减少冗余字段
减少数据库压力：在数据库之前加一层缓存，把一些可以接受延迟的，以及数据库变化频率较低的内容放到本地缓存或者分布式缓存当中。
冷热数据的隔离：即数据归档，可以将一些更新以及不经常使用的数据单独隔离出来，可以放到历史表或者离线数仓当中，减少表中的数据量来提升效率
数据库分区：数据库分区之后，将数据存储在不同的表当中，尽量减少单表的数据量，提升查询性能。
分布式数据库：将数据分散到多个节点上，提升容量

分区和分表的区别

我们上面提过一个点，就是在数据库中，如果数据量比较大的话，优先考虑的是如何对数据进行优化，而不是进行分库分表，我们在优化里面提到了一个点，就是对数据实现分区操作，那么这个过程要怎么理解呢？以及这两个过程有什么区别？

首先我们先说一个点，就是分区和分表相同的点，都是按照一定的规则，对一张数据量特别大的表进行分解，使得表的数据量减少，从而提高查询效率。这样听起来你可能感觉没差多少，因为两者的区别都是把表进行拆分，那具体有什么差别吗？主要就是分区和分表后数据的存储方式发生了变化。

这个要从 MySQL 的索引说起，在 Innodb 中（8.0之前），表存储主要依赖两个文件，分别是 .frm 文件和.ibd 文件。.frm文件用于存储表结构定义信息，而.ibd文件则用于存储表数据。

拿order表来举例,分区存储时会在 MySQL 的 data 目录下创建一个用户名+表名+分区名.ibd 的文件（如：order_p1.ibd），用来存储 order 表中第一个分区的数据，同样会有 order_p2.ibd 和order_p3.ibd 来存储第二和第三个分区的数据：

order_p1.ibd
order_p2.ibd
order_p3.ibd
order.frm

分表存储的时候会在 MySQL 的 Data 目录下创建一个后缀为 .frm，名字为"order_1.frm"的表格文件，存储 order表中第一个分表的数据，同样会有另外的 order_2.frm 和order_3.frm 来存储第二个和第三个分表的数据:

order_1.ibd
order_1.frm
order_2.ibd
order_2.frm
order_3.ibd
order_3.frm

所以简单来说,两者的区别是:

数据在做了分区后，表面是还是只有一张表，只不过数据保存在不同的位置上了（同一个.frm文件），在做数据读取的时候操作的表名还是users表，数据库会自己去组织各个分区的数据。
数据在进行了分表后，不管是表面上还是实际上，都已经不是同一张表了，其分成了多张表（多个.frm 文件）。所以数据库在进行操作的时候需要去指定对应的表名

如何分库分表

分库和分表都有两种拆分方式，一种是垂直拆分，一种是水平拆分。

垂直拆分

垂直拆分就是通过将数据库表中的字段减少，然后数据的行数不变，列数减少，来使得每个表中的数据量下降.比如之前提到的电商数据库,将其拆分为订单数据库,商品数据库,用户数据库等,这就属于垂直拆分.如果将用户表常用信息分为用户主表,不常用信息分为用户扩展表,就是表的垂直拆分.垂直拆分主要是根据业务来决定的,不同的业务有着不同的拆分方案.

水平拆分

水平拆分就是将数据库中的表数据分散到多个表中，即数据表中列数不变，行数减少，来使得每个表中的数据量下降.水平拆分的关键在于分片键的选择,分片键是用于将数据库（表）水平拆分的数据库字段,它直接影响了分库分表的性能和可扩展性。以下是一些选择分片键的关键因素：

选择一个尽量均匀的分片键，这样可以使得数据尽量均匀的分布到各个数据库中,避免出现热点数据集中在某个分片上的情况。
选择一个尽量唯一的分片键，这样可以避免数据重复，提高数据的唯一性。
选择一个尽量不变的分片键，这样可以避免对拆分结果的多次修改，提高系统的稳定性和可维护性。
选择分片键还应考虑数据的访问频率。将经常访问的数据放在同一个分片上，可以提高查询性能和降低跨分片查询的开销。

常见的水平拆分算法

哈希取模(HASH_MOD)

这是最常用的水平拆分算法，它通过将分片键的哈希值对分片数量取模，来确定数据应该存储的分片。哈希值可能出现负数,要先对其求绝对值之后再取模,下面是ShardingSphere中HASH_MOD算法的实现:

java 复制代码

public final class HashModShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Comparable<?>>, ShardingAutoTableAlgorithm {
    
    private static final String SHARDING_COUNT_KEY = "sharding-count";
    
    private int shardingCount;
    
    @Override
    public void init(final Properties props) {
        shardingCount = getShardingCount(props);
    }
    
    private int getShardingCount(final Properties props) {
        ShardingSpherePreconditions.checkState(props.containsKey(SHARDING_COUNT_KEY), () -> new ShardingAlgorithmInitializationException(getType(), "Sharding count cannot be null."));
        int result = Integer.parseInt(String.valueOf(props.getProperty(SHARDING_COUNT_KEY)));
        ShardingSpherePreconditions.checkState(result > 0, () -> new ShardingAlgorithmInitializationException(getType(), "Sharding count must be a positive integer."));
        return result;
    }
    
    @Override
    public String doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final PreciseShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {
        ShardingSpherePreconditions.checkNotNull(shardingValue.getValue(), NullShardingValueException::new);
        String suffix = String.valueOf(hashShardingValue(shardingValue.getValue()) % shardingCount);
        return ShardingAutoTableAlgorithmUtils.findMatchedTargetName(availableTargetNames, suffix, shardingValue.getDataNodeInfo()).orElse(null);
    }
    
    @Override
    public Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final RangeShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {
        return availableTargetNames;
    }
    
    private long hashShardingValue(final Object shardingValue) {
        return Math.abs((long) shardingValue.hashCode());
    }
    
    @Override
    public int getAutoTablesAmount() {
        return shardingCount;
    }
    
    @Override
    public String getType() {
        return "HASH_MOD";
    }
}

一致性哈希算法

我们在做分库分表的时候，最开始根据业务分析，只需要 128 张表就可以满足数据量的要求了，但是随着业务的扩展，128 张表可能已经不够用了，这个时候就需要重新分表了，比如增加一张新的表，这个时候如果采用 Hash取模的方式，就会导致 128 + 1 张表的数据需要重新进行分配，成本非常高。而一致性哈希算法就是专门解决这类问题的算法，其可以有效地解决分布式系统中增加或者删除节点时的失效问题。

实现一致性哈希算法首先需要构造一个哈希环，然后划分固定数量的虚拟节点，一般都是 2的32次方。接下来将128张表作为节点映射到这些虚拟节点上，每个节点在哈希环上面都有一个对应的虚拟节点。然后我们就需要存储数据了，现在我们要把分片键也根据同样的算法进行 Hash，并且也将其映射到哈希环上面。经过以上步骤，在这个 Hash 环上面的虚拟节点就包含两部分数据的映射了，一部分是存储数据的分表的映射，一部分是真实要存储的数据的映射。

我们最终目的是将这些数据存储到数据库分表中，那么做好哈希之后，这些数据又要保存在哪个数据库表节点中呢？这个其实很简单，就是按照数据的位置，沿着顺时针的方向进行查找，找到的第一个数据库表节点就是数据要存放的数据库表节点。

回到开头的问题,我们要添加第129张表,只要将第129张表的虚拟节点映射到哈希环上,然后将数据重新分配即可,这样只会影响到哈希环上新增节点顺时针旋转的下一个节点的数据,而不会影响到其他节点。

一致性哈希算法的优缺点：

优点:

数据均衡：在增加或者删除节点的时候，一致性哈希算法只会影响到少量的数据迁移，保持了数据的均衡性。
高扩展性：当节点数目发生变化的时候，对于已经存在的数据，只有部分数据需要重新分布，不会影响到整体的数据结构。

缺点:

Hash 倾斜：在节点数较少的情况下，由于哈希空间是有限的，节点的分布可能不够均匀，导致数据倾斜。
节点的频繁变更：如果频繁添加或删除节点，可能会导致大量的数据迁移，从而造成系统压力。

Hash 倾斜的解决方案:

力大砖飞,增加节点,尽可能地分散节点，使得数据分布较为均匀,但这不太现实,因为有这个条件也就不会出现 Hash 倾斜的问题了。
引入虚拟节点,即我们将一个服务器节点拆分成多个虚拟节点，然后数据在映射的时候先将数据映射到虚拟节点上，然后虚拟节点在对应的物理节点进行存储和读取就可以了，有了虚拟节点的接入，数据在分布的时候就会尽可能地分散，然后在增加或者减少服务器数量的时候，受到影响的数据范围也不会有那么多。

其他算法

ShardingSphere的分片算法还有如下图这些:

分表之后的全局 ID 如何保证全局唯一性？

我们在单表中可以采用数据库主键来做唯一的 ID，但是如果使用了分库分表的形式，那么多张单表中的自增主键就一定会发生冲突，那这样的话你生成的ID 就不具备全局唯一性了

UUID

UUID是可以做到全局唯一性的，而且生成方式也很简单，而且性能很高，不依赖于网络，使用起来也比较方便。但是我们通常不使用他作为唯一 ID，主要原因有两个：

UUID 太⻓了，它有 32 位 16进制的数字，且字符串的查询效率也比较慢，在作为分布式 ID 查询的时候存在查询效率较低，不适合范围查询以及不方便展示等问题。
不具有业务性，标准的 UUID 格式为：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)，一共32个字符，这个时候我们随便举一个例子，"340a3413-b8a2-c1e6-f922-895398142390",对于这个字符串来说，很难看出其表达的含义，如果使用其作为全局唯一标识，在分布式系统中，很难进行问题的排查以及开发过程中的调试，所以我们一般不考虑 UUID 作为全局唯一标识

基于某个单表做自增主键

利用一个表来存放自增 ID ，然后所有的表在需要主键的时候来这张表里面取就可以了，这样做就可以实现全局唯一，还实现了自增效果，一举两得。这样不否定，确实可以实现全局唯一而且还能实现自增效果，但是有一个问题，就是这张单表最终会成为了系统扩展的瓶颈 ，而且也存在单点问题，一旦这张表有一天突然挂了，那整个数据库的插入不就瘫痪了吗？

基于多个单表+步⻓做自增主键

设置起始值和步长,比如table_001起始值为10000,步长为10000,其范围就为10000-19999,table_002起始值为20000,步长为10000,其范围就为20000-29999,以此类推,这样就可以实现全局唯一,而且还能实现自增效果.但是又有了一个新的问题,那就是table_001如果 ID 到了19999 ，这个怎么办？那就重新生成一个起始值：table_001的新起始值为80000,其范围为80000-89999,以此类推.

雪花算法

雪花算法是一种比较常⻅的分布式 ID 的生成方式，它具有全局唯一、递增、高可用的特点。它的核心思想就是将一个 64位的ID划分成多个部分，每个部分都有不同的含义，包括时间戳、数据中心标识、机器标识和序列号等。

一般来说，雪花算法生成的 ID 有以下几个部分：

最高1位固定值0，因为生成的 id 是正整数，如果是1就是负数了。
接下来41位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000606024365)=69，大概可以使用69年。
再接下10位存储机器码，包括5位 datacenterId 和5位 workerId。最多可以部署2^10=1024台机器。
最后12位存储序列号。同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言，同一毫秒时间戳下，可以生成2^12=4096个不重复 id。

可以将雪花算法作为一个单独的服务进行部署，然后需要全局唯一 id 的系统，请求雪花算法服务获取 id 即可。对于每一个雪花算法服务，需要先指定10位的机器码，这个根据自身业务进行设定即可。例如机房号+机器号，机器号+服务号，或者是其他可区别标识的10位比特位的整数值都行。

当然雪花算法也有其缺点:依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。

像百度,美团等大厂都在github上开源了自己的分布式ID生成器，有兴趣的可以自行了解。

分库分表后的查询

带分片键的查询

由于带有分片键,我们可以定位到具体的库和表,然后进行查询.

不带分片键的关键查询

以电商网站为例，电商网站上不仅有买家，还有卖家，他们的查询也很高频，该怎么做呢？针对卖家查询，一般会采用空间换时间的方案，同步出一张按照卖家维度做分表的表来。虽然这种情况下可能存在秒级的延迟，但是一般业务上来说都是可以接受的。也就是说，当一条订单创建出来之后，会在买家表创建一条记录，以买家ID作为分表字段，同时，也会在卖家表创建一条记录出来，用卖家ID进行分表。并且这张卖家表不会做任何写操作，只提供查询服务，完全可以用一些比较廉价的机子去部署数据库实例。这样，卖家的分⻚等查询就可以直连卖家表做查询了。

不带分片键的聚合查询

一般来说，大厂用的比较多的方案就是使用分布式数据仓库来实现，也就是说我们会把这些数据同步到像TiDB、PolarDB、HBase等这些数据库中，或者同步到ES中，然后在这些数据库中做数据的聚合查询。