大家好,我是小悟。
一、分库分表是什么?------数据库的"甜蜜烦恼"
把你的MySQL数据库想象成是个小单身公寓(单库单表):
- 刚开始住进去时,东西不多,找啥都方便
- 后来你结婚了(用户量增加),生了娃(数据量暴增),还养了条二哈(业务复杂了)
- 现在全家挤在小公寓里,每天早上一家人抢厕所(数据库锁竞争),找双袜子要翻遍全家(全表扫描)
- 邻居天天投诉你家太吵(性能影响其他服务)
这时候你需要: 分库 :买下整栋楼!把不同的家人安排在不同楼层(业务垂直拆分) 分表:把每个房间再隔成小隔间!把袜子、内裤、外套分开放(数据水平拆分)
二、详细实施步骤------从"蜗居"到"豪宅"的装修指南
第1步:设计蓝图------想清楚再动手
sql
-- 先看看现在的"房子"有多大
SELECT
TABLE_SCHEMA as '数据库',
TABLE_NAME as '表名',
ROUND((DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) / 1024 / 1024, 2) as '大小(MB)',
TABLE_ROWS as '行数'
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = '你的数据库名'
ORDER BY (DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) DESC;
-- 思考人生三连问:
-- 1. 按业务分?(用户相关、订单相关、商品相关)
-- 2. 按时间分?(2024订单、2025订单)
-- 3. 按地域分?(北京用户、上海用户)
第2步:垂直分库------让专业的人住专业的楼层
sql
-- 原来都挤在一个库里
CREATE DATABASE single_apartment;
-- 现在买栋楼,每层一个专业户
CREATE DATABASE user_villa; -- 用户专属楼层
CREATE DATABASE order_mansion; -- 订单豪华层
CREATE DATABASE product_tower; -- 商品展示层
-- 用户表搬到用户楼层
CREATE TABLE user_villa.user_info (
user_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
-- 用户相关的其他字段...
);
-- 订单表搬到订单楼层
CREATE TABLE order_mansion.order_info (
order_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id BIGINT NOT NULL,
amount DECIMAL(10, 2),
status TINYINT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
-- 订单相关的其他字段...
);
第3步:水平分表------每个房间都装上帝视角衣柜
方法一:按范围分表(适合时间序列)
sql
-- 订单表按月份拆分,再也不怕找去年的订单像考古了
-- 2024年订单表
CREATE TABLE order_mansion.order_202401 (
order_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id BIGINT NOT NULL,
-- ... 其他字段
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_user_id (user_id),
INDEX idx_created_at (created_at)
) PARTITION BY RANGE (MONTH(created_at)) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (3),
-- ... 更多分区
);
-- 2024年2月订单表
CREATE TABLE order_mansion.order_202402 (
-- 结构同上
);
方法二:按哈希分表(均匀分布)
sql
-- 用户表按ID取模分表,16张表够不够?
-- 先创建用户表模板
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE create_user_tables()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < 16 DO
SET @table_name = CONCAT('user_villa.user_info_', LPAD(i, 2, '0'));
SET @sql = CONCAT('
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ', @table_name, ' (
user_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_username (username)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
');
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
SET i = i + 1;
END WHILE;
END$$
DELIMITER ;
-- 执行创建
CALL create_user_tables();
第4步:路由策略------给每个数据配个"导航系统"
typescript
// Java代码示例:数据路由导航
public class ShardingNavigator {
// 用户表路由:根据user_id决定去哪个表
public static String getUserTableName(long userId) {
int tableIndex = (int) (userId % 16);
return String.format("user_info_%02d", tableIndex);
}
// 订单表路由:根据时间决定去哪个表
public static String getOrderTableName(Date orderTime) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMM");
return "order_" + sdf.format(orderTime);
}
// 组合查询:跨表查询就像组织家庭聚会
public List<Order> getUserOrders(long userId, Date startTime, Date endTime) {
List<Order> allOrders = new ArrayList<>();
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.setTime(startTime);
// 遍历时间范围内的所有月份表
while (calendar.getTime().before(endTime)) {
String tableName = getOrderTableName(calendar.getTime());
String sql = "SELECT * FROM " + tableName + " WHERE user_id = ?";
// 执行查询并添加到结果集
// ...
calendar.add(Calendar.MONTH, 1);
}
return allOrders;
}
}
第5步:中间件配置------请个"万能管家"
yaml
# ShardingSphere配置文件示例(YAML格式)
# 这位管家知道所有房间在哪
dataSources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/user_villa?useSSL=false
username: root
password: your_password
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3307/order_mansion?useSSL=false
username: root
password: your_password
shardingRule:
tables:
user_info:
actualDataNodes: ds0.user_info_${0..15}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: user_id
algorithmExpression: user_info_${user_id % 16}
order_info:
actualDataNodes: ds1.order_${2024..2025}${1..12}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: created_at
preciseAlgorithmClassName: com.example.TimeShardingAlgorithm
bindingTables:
- user_info,order_info
第6步:数据迁移------搬家不能丢东西
sql
-- 第一步:先抄家(备份)
CREATE TABLE order_mansion.order_202401_new LIKE order_mansion.order_202401;
-- 第二步:慢慢搬(增量迁移)
INSERT INTO order_mansion.order_202401_new
SELECT * FROM single_apartment.orders
WHERE created_at >= '2024-01-01'
AND created_at < '2024-02-01';
-- 第三步:检查有没有落下的
SELECT
(SELECT COUNT(*) FROM single_apartment.orders
WHERE created_at >= '2024-01-01' AND created_at < '2024-02-01') as old_count,
(SELECT COUNT(*) FROM order_mansion.order_202401_new) as new_count;
-- 第四步:切换门牌号(重命名)
RENAME TABLE
order_mansion.order_202401 TO order_mansion.order_202401_backup,
order_mansion.order_202401_new TO order_mansion.order_202401;
第7步:全局ID生成------给每个数据发身份证
ini
// 雪花算法:Twitter出品,必属精品
public class SnowflakeIdGenerator {
private final long twepoch = 1288834974657L;
private final long workerIdBits = 5L;
private final long datacenterIdBits = 5L;
private final long sequenceBits = 12L;
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0L;
private long lastTimestamp = -1L;
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException("时间倒流了,检查系统时间!");
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & 4095; // 2^12-1
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - twepoch) << 22) |
(datacenterId << 17) |
(workerId << 12) |
sequence;
}
// 全局唯一,趋势递增,适合分库分表
}
三、注意事项------别墅区的物业管理条例
-
分布式事务:楼上转账,楼下扣款,必须同时成功或失败
java// 使用Seata等分布式事务解决方案 @GlobalTransactional public void transferMoney(long fromUser, long toUser, BigDecimal amount) { // 1. 从用户库扣款 // 2. 向订单库插入记录 // 要么都成功,要么都回滚 } -
跨表查询:想找张三的所有订单?得问遍所有表!
sql-- 分表前:一步到位 SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123; -- 分表后:变成侦查行动 SELECT * FROM order_202401 WHERE user_id = 123 UNION ALL SELECT * FROM order_202402 WHERE user_id = 123 UNION ALL -- ... 查遍所有月份表 -
JOIN操作:用户表和订单表在不同库?只能业务层JOIN
ini// 1. 先从用户库查用户 List<User> users = userDao.getUsers(condition); List<Long> userIds = users.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()); // 2. 再去订单库查这些用户的订单 List<Order> orders = orderDao.getOrdersByUserIds(userIds); // 3. 在内存中组装 Map<Long, List<Order>> userOrdersMap = groupOrdersByUser(orders);
四、总结
分库分表就像数据库的成人礼,意味着你的业务从"小打小闹"变成了"正经事业"。但是:
不要过早优化:如果你的数据还没到百万级别,别急着分表,就像不能因为将来可能变胖,现在就买XXL号裤子。
选择合适的策略:按时间分?按地域分?按业务分?这就像选择衣柜整理方式,有人喜欢按季节,有人喜欢按颜色,适合的才是最好的。
准备好工具:中间件(ShardingSphere、MyCat)是你的瑞士军刀,监控工具(Prometheus、Grafana)是你的健康检测仪。
接受不完美:分库分表后,事务复杂了,查询麻烦了,运维困难了。但这就是成长的代价,就像长大后发现世界不是非黑即白。
最后提醒:分库分表前,先试试这些"减肥方法":
- 加索引(给东西贴标签)
- 优化SQL(整理收纳技巧)
- 升级硬件(换个大房子)
- 读写分离(男女分开用厕所)
只有当这些都不够用时,才考虑分库分表这个大工程。记住,好的架构是演进而来的,不是设计出来的。就像好的婚姻,需要慢慢磨合,不能一开始就分房睡(分库)还分床(分表)!
祝你的数据库从"小公寓"顺利升级到"豪华别墅区",住得宽敞,查得飞快!

谢谢你看我的文章,既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、转发、在看三连吧,感谢感谢。那我们,下次再见。
您的一键三连,是我更新的最大动力,谢谢
山水有相逢,来日皆可期,谢谢阅读,我们再会
我手中的金箍棒,上能通天,下能探海