数据库分库分表思路.docx

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间 数据库分库分表是应对大数据量和高并发场景下的常用策略，目的是为了减轻单个数据库的负担，提高系统的整体性能和稳定性。随着互联网业务的发展，单个关系型数据库的存储容量、连接数和处理能力往往难以满足需求。当单表数据量超过1000万条或达到100GB时，查询效率会显著下降，即使优化索引和增加从库，性能问题仍然突出。这时，数据切分就成为了解决这些问题的关键。 数据切分主要有两种方式：垂直切分和水平切分。 1. 垂直切分： - 垂直分库是根据业务模块的耦合程度，将不同业务的表分散到不同的数据库中，降低业务间的相互影响，类似于微服务架构，每个业务模块使用独立的数据库。 - 垂直分表是基于字段进行的，将大表的非核心字段或者不常使用的字段拆分到新的扩展表中，以减少单个记录的大小，提高查询效率。这种方式有利于开发和维护，同时避免了跨页问题，减少内存和磁盘IO的开销。 垂直切分的优点包括：业务清晰，易于管理和扩展，但缺点是可能导致跨库JOIN操作困难，增加开发复杂度，并且仍需处理单表数据量过大的问题，可能需要结合水平切分。 2. 水平切分： - 库内分表主要针对单表数据量过大，但并未解决数据库的性能瓶颈，通常需要进一步进行分库分表。 - 分库分表是根据表内数据的逻辑关系，将同一表的数据分散到多个数据库或表中，确保单个表的数据量在一个合理的范围内，以实现分布式效果。 水平切分的优点是能够显著提升系统稳定性和负载能力，但同时也带来跨分片事务的一致性问题，以及JOIN查询性能的下降，数据扩展和维护成本较高。 常见的水平切分策略包括数值范围切分（如按时间区间或ID区间）和数值取模（如哈希取模）。数值范围切分适合于数据分布有一定规律的情况，易于扩展且利于范围查询，但可能出现数据热点问题。数值取模则能实现数据相对均匀分布，但扩容时需要迁移数据，且易引发跨分片查询的复杂性。 分库分表后，数据库管理系统需要解决的问题包括跨分片查询、分布式事务处理、数据一致性保证等。这些问题通常需要借助中间件如ShardingSphere、MyCAT等来解决，它们提供了路由、分片计算、事务管理等功能，帮助实现分库分表后的数据操作。 数据库分库分表是应对大数据挑战的重要手段，它通过将数据分散存储，降低了单一数据库的压力，提高了查询效率，但也引入了新的挑战，需要在设计和实现时充分考虑各种因素，以平衡系统性能、开发复杂度和数据一致性。