越"分"越乱，是不是你也掉过这个坑？
前些日子，朋友所在的公司为了冲刺年末促销，大张旗鼓地将原本的单个数据库拆分成八个分库、十六个分表，不过结果却事与愿违，系统不仅没有提速，反而慢得像蜗牛爬行一般，连基本的报表都查不出来；老板一怒之下，DBA不得不连夜加班，开发团队也纷纷抱怨连连。
我问他一个问题：是不是所有高并发问题，都能靠分库分表解决？
他说："以前我也这么以为------现在真不敢了。"
分库分表不是银弹，它只是架构演进中的一枚棋子。
今天我们就聊聊，到底什么时候该"分"？怎么"分"？分完又该怎么"活下去"？
看完这篇，你会对"分库分表"这事，有个清晰、冷静、能吹也能干的判断。
并发瓶颈真的是数据库的问题吗
很多项目一上来就喊"数据库扛不住了"，但真相往往扎心。并发的瓶颈，八成不在数据库，而在业务设计和SQL习惯上。
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一堆慢SQL没索引
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一个事务锁着十几张表
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同步更新、死循环队列
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甚至还有人用
SELECT *查全表
不是MySQL不行，是设计太随性
单库其实可以支撑起相当高的并发，要是你加上主从读写分离、Redis缓存命中以及SQL优化，或许都能让性能翻倍很多回。
所以，别一看到TPS上升就喊"我要分库！"。那不是架构升级，那是交智商税。
想想你上次线上"高并发"是不是，其实是日志打太多了？
从事实指标判断需要"分"的时机
真正要不要分，要看三个硬指标：QPS、数据量、事务耦合度
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QPS（每秒查询数）：单库单实例能够稳定达到5000以上，大部分业务实际上都足够使用
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数据量：单表超过5000万行、索引命中率明显下降时，该警觉
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事务耦合度：跨业务、跨表事务多，分后代价巨大
不是系统慢了就分，而是优化尽头了才分
像电商订单、日志，还有用户行为数据这类天然归属于大表的情况，确实或许要分库。
但很多中小系统、SaaS平台，根本没到那个量级。
建议大家先做个性能基线测试，自测看看瓶颈真的在哪。搞不好，半天的索引优化，比一个月的分库分表还值！
分库分表的三种主流策略及适用场景
等到真的到了要分开的时候，不要慌。分开的办法，有三种：水平分表、垂直分库、混合方案
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水平分表：将同一张表依照规则分割成若干张，例如依据用户ID进行取模。适用于单表过大的情况
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垂直分库：依据业务来进行拆分，比如说订单库、用户库、日志库这类的，通常是在业务模块耦合程度比较低的时候适用
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混合方案：复杂系统的常态，灵活但维护成本高
分得好是解药，分不好是毒药
分片键的设计那可是相当关键，打个比方哈，要是按用户ID去分库，可实际查询的时候大多靠的是订单号，这么一来，那肯定就会不可避免地出现跨库查询，性能一下子就得掉一半。
建议先画出核心查询路径，再决定分片逻辑
可以自己试试手动分片演练，比如：如何确保同一用户的订单数据能落在一库？
做几次这个练习，你就知道架构师凭啥贵
跨库查询、统计与全局一致性的挑战
分完之后，不少人会说："数据查不到了，聚合不准了，事务也炸了。"
因为分库分表最难的不在"分"，而在"查"。
以往一条SQL就能解决的事情，现在或许要修改十条，还要进行合并、分页、排序。
你以为你在优化架构，其实你在重写MySQL。
解决方案也不是没有，比如
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ShardingSphere：中间件层做分片、汇总
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分布式事务框架（Seata、TCC）
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统计异步化与ETL离线聚合
但这些却都造成了很大复杂程度。很多团队用了半年时间去重新构建，最终发现查看报表竟然比原先还要慢。
所以，一定要问自己一句------你的业务，真的值这个代价吗？
你真的需要拆数据库吗
最后，我们得说实话：分库分表只是解决高并发的一个选项，不是唯一选项。
业内高手常常这样干
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Redis预热缓存，命中率99%
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消息队列异步削峰
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热冷数据分层，热点放内存，冷数据归档
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读写分离+分区表，撑足百万QPS
真正的高手，不是动刀最频繁的，而是最少动刀的。
存在这么一家知名的互联网公司，到现在依旧采用单个MySQL实例，凭借着缓存以及限流办法稳稳地为几千万用户提供服务。
所以别急着拆数据库，先拆思维框架
如果给你一次重新设计机会，你会先分库，还是先分流？
结尾：理性，不是保守，而是成熟
分库分表是架构的必修课，但绝不是考试答案。
它让你学会取舍，也让你明白------架构从不是炫技，而是权衡。
架构的尽头，不是炫技，而是稳
那所以，下一次你要是听到要不要分库，先问这么一个问题：
"我的系统，是不是已经把单库吃干榨尽？"
如果没有，先稳住，测一测、调一调、补一补。
关注我，让我们一起少踩坑，多落地，写出更聪明的系统。
声明：此文章里九成内容是我自己撰写的，有一小部分素材借助了AI来打造，而且所有内容我都仔细核查过，图片素材要么是真实存在的，要么是由AI原创的，该文章旨在传播正能量，没有低俗不良的引导，希望读者能够知道。