MySQL分库分表
MyBatis实现Mysql数据库分库分表操作和总结
MyBatis实现Mysql数据库分库分表操作和总结前⾔作为⼀个数据库，作为数据库中的⼀张表，随着⽤户的增多随着时间的推移，总有⼀天，数据量会⼤到⼀个难以处理的地步。
这时仅仅⼀张表的数据就已经超过了千万，⽆论是查询还是修改，对于它的操作都会很耗时，这时就需要进⾏数据库切分的操作了。
MyBatis实现分表最简单步骤既然⽂章的标题都这么写了，不如直接上⼲货来的⽐较实际，我们就先来看看如何实现最简单的分表。
1、我们模拟⽤户表数据量超过千万（虽然实际不太可能）2、⽤户表原来的名字叫做user_tab，我们切分为user_tab_0和user_tab_1（实际也可能不是这么随意的名字），这样就能把原来千万的数据分离成两个百万的数据量的两张表了。
3、如何操作这两张表呢？我们利⽤userId也就是⽤户的唯⼀标识进⾏区分。
4、userId%2 == 0的⽤户操作表user_tab_0，同理userId%2 == 1的⽤户操作表user_tab_15、那么在MyBatis中sql语句如何实现呢？下⾯是举例查询⼀个⽤户的sql语句<select id="getUser" parameterType="java.util.Map" resultType="UserDO">SELECT userId, nameFROM user_tab_#{tabIndex}WHERE userId = #{userId}</select>其中我们传⼊了两个参数tabIndex和userId，tabIndex就是需要操作表的标⽰值（0或1），这样如果需要查询userId为5的⽤户，那么最终出现的sql语句就会是：SELECT userId, nameFROM user_tab_1WHERE userId = 5其他多余的DAO服务和实现我这⾥就不多展⽰了，相信聪明的你肯定会的。
MySQL中的分库分表与数据迁移方案
MySQL中的分库分表与数据迁移方案近年来，随着数据量的不断增长，传统的单一数据库已经无法满足性能和扩展性的需求。
为了解决这一问题，分库分表成为了许多企业的选择。
本文将介绍MySQL中的分库分表概念以及常用的数据迁移方案。
一、分库分表概述1. 分库：将原本存储在单一数据库中的数据划分到多个数据库中，每个数据库负责一部分数据的存储和查询。
这样可以提高数据库的并发处理能力，降低单一数据库的负载压力。
2. 分表：将原本存储在单一表中的数据划分到多个表中，每个表负责一部分数据的存储和查询。
这样可以减少单表的数据量，提高查询效率。
二、分库分表的实现方式1. 垂直分库：按照业务功能将数据库中的表进行划分，不同的数据库负责不同的功能。
例如，一个数据库存储用户相关的表，另一个数据库存储订单相关的表。
这种方式适用于业务功能耦合度较低的场景。
2. 水平分库：按照某一字段的取值范围将数据分散到不同的数据库中，每个数据库负责一部分数据。
例如，按照用户ID的前缀将数据分散到不同的数据库中。
这种方式适用于业务功能耦合度较高的场景。
3. 水平分表：按照某一字段的取值范围将数据分散到不同的表中，每个表负责一部分数据。
例如，按照订单ID的后缀将数据分散到不同的表中。
这种方式适用于单一表数据量过大的场景。
三、分库分表的优势和挑战1. 优势- 提高数据库的并发处理能力，降低单一数据库的负载压力。
- 提高查询效率，减少查询的数据量。
- 适应大规模数据的存储和查询需求。
2. 挑战- 数据库之间的数据一致性和事务处理较为复杂。
- 跨库跨表的查询需要使用分布式事务或者数据同步机制。
- 分库分表会增加开发和维护的复杂度，需要额外的管理和监控工具。
四、数据迁移方案1. 导出导入：将原始数据库中的数据导出为SQL文件，再导入到目标数据库中。
适用于数据量较小的情况，但是对于大规模数据迁移较为耗时。
2. 数据复制：通过数据复制工具（如MySQL的主从复制或者Galera Cluster）将原始数据库中的数据复制到目标数据库中。
数据库（分库分表）中间件对比
数据库（分库分表）中间件对⽐分区：对业务透明，分区只不过把存放数据的⽂件分成了许多⼩块，例如mysql中的⼀张表对应三个⽂件.MYD,MYI,frm。
根据⼀定的规则把数据⽂件(MYD)和索引⽂件（MYI）进⾏了分割，分区后的表呢，还是⼀张表。
分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。
优点：数据不存在多个副本，不必进⾏数据复制，性能更⾼。
缺点：分区策略必须经过充分考虑，避免多个分区之间的数据存在关联关系，每个分区都是单点，如果某个分区宕机，就会影响到系统的使⽤。
分⽚：对业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分⽚在不同服务器上个⼈感觉跟分库没啥区别，只是叫法不⼀样⽽已，值得⼀提的是关系型数据库和nosql数据库分⽚的概念以及处理⽅式是⼀样的吗？请各位看官⾃⾏查找相关资料予以解答分表：当数据量⼤到⼀定程度的时候，都会导致处理性能的不⾜，这个时候就没有办法了，只能进⾏分表处理。
也就是把数据库当中数据根据按照分库原则分到多个数据表当中，这样，就可以把⼤表变成多个⼩表，不同的分表中数据不重复，从⽽提⾼处理效率。
分表也有两种⽅案：1. 同库分表：所有的分表都在⼀个数据库中，由于数据库中表名不能重复，因此需要把数据表名起成不同的名字。
优点：由于都在⼀个数据库中，公共表，不必进⾏复制，处理更简单缺点：由于还在⼀个数据库中，CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈还是⽆法解决，只能降低单表中的数据记录数。
表名不⼀致，会导后续的处理复杂（参照mysql meage存储引擎来处理）2. 不同库分表：由于分表在不同的数据库中，这个时候就可以使⽤同样的表名。
优点：CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈可以得到有效解决，表名相同，处理起来相对简单缺点：公共表由于在所有的分表都要使⽤，因此要进⾏复制、同步。
⼀些聚合的操作，join,group by,order等难以顺利进⾏分库：分表和分区都是基于同⼀个数据库⾥的数据分离技巧，对数据库性能有⼀定提升，但是随着业务数据量的增加，原来所有的数据都是在⼀个数据库上的，⽹络IO及⽂件IO都集中在⼀个数据库上的，因此CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO都可能会成为系统瓶颈。
在MySQL中如何进行数据分片和水平拆分
在MySQL中如何进行数据分片和水平拆分引言在当今的互联网时代，数据量的增长是不可避免的。
针对大规模数据集的存储和处理，数据分片和水平拆分成为了一种常用的解决方案。
在众多数据库中，MySQL也提供了相关的功能和工具，本文将介绍在MySQL中如何进行数据分片和水平拆分。
一、什么是数据分片和水平拆分数据分片（Sharding）是指将庞大的数据集划分为多个子集，分别存储在不同的数据库节点上。
每个数据库节点负责存储和处理一部分数据，从而实现了数据的分布式存储和查询。
水平拆分（Horizontal Partitioning）则是指按照某个字段或规则对数据进行拆分和分片，使得数据在多个节点上分布均匀。
数据分片和水平拆分的优势在于提升数据库的吞吐量和性能，减轻单个节点的负担，提高系统的可扩展性和稳定性。
二、MySQL中的数据分片技术MySQL提供了多种数据分片的技术和工具，下面将介绍其中的几种常用方法。
1. 哈希分片哈希分片是通过对某个字段进行哈希计算，将数据分配到不同的节点上。
一种常用的哈希函数是MD5，它能够将任意长度的输入转换为固定长度的哈希值。
在分片的过程中，将数据的哈希值与节点的哈希范围进行比较，确定数据所属的节点。
哈希分片的优势在于均衡地分配数据，但无法按照特定的查询条件进行路由。
2. 范围分片范围分片是按照某个字段的范围将数据划分到不同的节点上。
比如按照用户ID的范围进行分片，可以将ID在1-10000的用户数据存储在节点1上，ID在10001-20000的用户数据存储在节点2上，以此类推。
范围分片的优势在于能够按照特定的查询条件进行路由，但可能存在数据不均衡的问题。
3. 列分片列分片是按照某个字段的取值将数据划分到不同的节点上。
比如按照地区将数据进行分片，可以将北京地区的数据存储在节点1上，上海地区的数据存储在节点2上，以此类推。
列分片的优势在于能够按照特定的查询条件进行路由，且更容易实现数据均衡。
订单分库分表方案
订单分库分表⽅案MySQL分库分表,⼀般只能按照⼀个维度进⾏查询.以订单表为例, 按照⽤户ID mod 64 分成 64个数据库.按照⽤户的维度查询很快,因为最终的查询落在⼀台服务器上.但是如果按照商户的维度查询,则代价⾮常⾼.需要查询全部64台服务器.在分页的情况下,更加恶化.⽐如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条数据,程序收到 64*100 条数据,然后按照订单的创建时间排序,截取排名90-100号的10条记录返回,然后抛弃其余的6390条记录.如果查询的是第100页,第1000页,则对数据库IO,⽹络,中间件CPU,都是不⼩的压⼒.分库分表之后,为了应对多维度查询,很多情况下会引⼊冗余.⽐如两个集群,⼀个按照⽤户ID分库分表,另外⼀个按照商户ID分库分表.这样多维度查询的时候,各查各的.但是有⼏个问题,⼀样不好解决.⽐如,每扩展⼀个维度,就需要引⼊⼀个集群.集群间的数据,如何保证⼀致性.冗余占⽤⼤量磁盘空间.从朋友那⾥看到的订单表结构.做冗余会占⽤⼤量的磁盘空间.1. create table TS_ORDER2. (3. ORDER_ID NUMBER(8) not null,4. SN VARCHAR2(50),5. MEMBER_ID NUMBER(8),6. STATUS NUMBER(2),7. PAY_STATUS NUMBER(2),8. SHIP_STATUS NUMBER(2),9. SHIPPING_ID NUMBER(8),10. SHIPPING_TYPE VARCHAR2(255),11. SHIPPING_AREA VARCHAR2(255),12. PAYMENT_ID NUMBER(8),13. PAYMENT_NAME VARCHAR2(50),14. PAYMENT_TYPE VARCHAR2(50),15. PAYMONEY NUMBER(20,2),16. CREATE_TIME NUMBER(20) not null,17. SHIP_NAME VARCHAR2(255),18. SHIP_ADDR VARCHAR2(255),19. SHIP_ZIP VARCHAR2(20),20. SHIP_EMAIL VARCHAR2(50),21. SHIP_MOBILE VARCHAR2(50),22. SHIP_TEL VARCHAR2(50),23. SHIP_DAY VARCHAR2(255),24. SHIP_TIME VARCHAR2(255),25. IS_PROTECT VARCHAR2(1),26. PROTECT_PRICE NUMBER(20,2),27. GOODS_AMOUNT NUMBER(20,2),28. SHIPPING_AMOUNT NUMBER(20,2),29. ORDER_AMOUNT NUMBER(20,2),30. WEIGHT NUMBER(20,2),31. GOODS_NUM NUMBER(8),32. GAINEDPOINT NUMBER(11) default 0,33. CONSUMEPOINT NUMBER(11) default 0,34. DISABLED VARCHAR2(1),35. DISCOUNT NUMBER(20,2),36. IMPORTED NUMBER(2) default 0,37. PIMPORTED NUMBER(2) default 0,38. COMPLETE_TIME NUMBER(11) default 0,39. CANCEL_REASON VARCHAR2(255),40. SIGNING_TIME NUMBER(11),41. THE_SIGN VARCHAR2(255),42. ALLOCATION_TIME NUMBER(11),43. SHIP_PROVINCEID NUMBER(11),44. SHIP_CITYID NUMBER(11),45. SHIP_REGIONID NUMBER(11),46. SALE_CMPL NUMBER(2),47. SALE_CMPL_TIME NUMBER(11),48. DEPOTID NUMBER(11),49. ADMIN_REMARK VARCHAR2(1000),50. COMPANY_CODE VARCHAR2(32),51. PARENT_SN VARCHAR2(50),52. REMARK VARCHAR2(100),53. GOODS CLOB,54. ORIGINAL_AMOUNT NUMBER(20,2),55. IS_ONLINE CHAR(1),56. IS_COMMENTED CHAR(1) default 0,57. ORDER_FLAG CHAR(1) default 158. )可以试试⽤表代替索引的⽅法.1.分库分表2.最终⼀致性3.⽤表代替索引的功能⾸先,还是基于分库分表.订单表按照⽤户ID mod 64 分到不同的服务器上(按照查询最多的维度分)。
【转】mysql分库分表,数据库分库分表思路
【转】mysql分库分表,数据库分库分表思路原⽂：同类参考：⼀. 数据切分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。
数据库分布式核⼼内容⽆⾮就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。
数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单⼀数据库中的数据量变⼩，通过扩充主机的数量缓解单⼀数据库的性能问题，从⽽达到提升数据库操作性能的⽬的。
数据切分根据其切分类型，可以分为两种⽅式：垂直（纵向）切分和⽔平（横向）切分1、垂直（纵向）切分垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。
做法与⼤系统拆分为多个⼩系统类似，按业务分类进⾏独⽴划分。
与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使⽤单独的⼀个数据库。
如图：垂直分表是基于数据库中的"列"进⾏，某个表字段较多，可以新建⼀张扩展表，将不经常⽤或字段长度较⼤的字段拆分出去到扩展表中。
在字段很多的情况下（例如⼀个⼤表有100多个字段），通过"⼤表拆⼩表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，⼀条记录占⽤空间过⼤会导致跨页，造成额外的性能开销。
另外数据库以⾏为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较⾼，内存能加载更多的数据，命中率更⾼，减少了磁盘IO，从⽽提升了数据库性能。
垂直切分的优点：解决业务系统层⾯的耦合，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进⾏分级管理、维护、监控、扩展等⾼并发场景下，垂直切分⼀定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表⽆法join，只能通过接⼝聚合⽅式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过⼤的问题（需要⽔平切分）2、⽔平（横向）切分当⼀个应⽤难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量⾏数巨⼤，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进⾏⽔平切分了。
MySQLPartitionTable--分区表优缺点
MySQLPartitionTable--分区表优缺点分区表历史1、MySQL 5.1版本开始⽀持基于整数列的分区表，2、MySQL 5.5版本开始⽀持RANGE和LIST分区，⽀持TRUNCATE分区，新增COLUMNS关键词简化分区定义。
3、MySQL 5.6版本开始⽀持分区交换，⽀持显式分区查询，⽀持最⼤8182个分区或⼦分区。
4、MySQL 5.7版本引⼊本地分区策略，并标记弃⽤通⽤分区策略。
分区策略按照管理打开分区的⾏为可以将分区策略分为两类：1、通⽤分区策略(Generic Partitioning), 由MySQL Server层负责控制访问分区。
2、本地分区策略(Native Partitioning),由存储引擎层负责控制访问分区。
在MySQL开始⽀持分区表时，将分区表访问控制操作放在MySQL Server层实现，由于在⽂件管理/表管理等⽅⾯实现较为粗糙，存在严重性能问题。
⽽不同存储引擎层使⽤不同存储机制/索引结构/访问控制(锁)，可以通过特殊设计来提升或优化特定的通⽤分区策略问题：1、当分区表第⼀次被访问时，⽆论该次访问需要操作多少个分区，都需要访问该分区表上所有分区，导致性能问题。
当分区表上分区数量较⼤时，可能会因为打开⽂件数量超过参数open_file_limit限制⽽出错。
2、在对分区表进⾏维护时，需要同时维护原分区⽂件和新分区⽂件，如将分区表由100分区扩展⾄101分区时，需要2*100+2*101=402个⽂件描述符。
在MySQL 5.7.9版本中，InnoDB引⼊本地分区策略，由InnoDB存储引擎层内部管理访问分区表⾏为。
在MySQL 5.7.17版本中，MySQL将通⽤分区策略标记为弃⽤在MySQL 8.0版本，不再允许MyISAM引擎使⽤分区表，因为MyISAM引擎不⽀持本地分区策略。
⽬前仅有InnoDB和NDB两种存储引擎⽀持本地分区策略。
MySQL 5.7分区增强MySQL 5.7分区增强：1、MySQL 5.7.1开始⽀持HANDLER语句(⾮标准SQL语句，不⽀持DML操作，通过指定索引来访问数据，降低优化器解析和优化SQL的开销，提升查询性能。
MySQL如何实现分库分表，如何提高查询效率
MySQL如何实现分库分表，如何提⾼查询效率
本⼈没有做过电商平台，但了解其中的道道，今天闲来⽆事，说说其中的道道。
下边我要开始表演了。
在⼤型电商⽹站中，随着业务的增多，数据库中的数据量也是与⽇俱增，这时候就要将数据库进⾏分库分表了。
1、如何分库分表？
两种解决⽅案：垂直拆分、⽔平拆分
垂直拆分：根据业务进⾏拆分，⽐如可以将⼀张表中的多个字段拆成两张表，⼀张是不经常更改的，⼀张是经常改的。
⽔平拆分：即根据表来进⾏分割：⽐如user表可以拆分为user0,、user1、user2、user3、user4等
2、分库分表之后如何实现联合查询？
可以使⽤第三⽅中间件来实现，⽐如：mycat、shading-jdbc
原理解析：
当客户端发送⼀条sql查询：select * from user;此时中间件会根据有⼏个⼦表，拆分成多个语句：select * from user1;select * from
user2;select * from user3等多条语句查询，然后将查询的结果返回给中间件，然后汇总给客户端。
这些语句是并发执⾏的，所以效率会很⾼哦。
MySQL分库分表与水平分割取模案例
MySQL分库分表与⽔平分割取模案例分表分库当项⽬⽐较⼤的时候，基本上都会进⾏分表分库的后⾯就讲讲什么时候需要分库，什么时候需要分表什么时候需要分库垂直分割垂直拆分就是要把表按模块划分到不同表中（当然原则还是不破坏第三范式），这种拆分在⼤型⽹站的演变过程中是很常见的。
当⼀个⽹站还在很⼩的时候，只有⼩量的⼈来开发和维护，各模块和表都在⼀起，当⽹站不断丰富和壮⼤的时候，也会变成多个⼦来⽀撑，这时就有按模块和功能把表划分出来的需求。
其实，相对于垂直切分更进⼀步的是服务化改造，说得简单就是要把原来强耦合的系统拆分成多个弱耦合的服务，通过服务间的调⽤来满⾜业务需求看，因此表拆出来后要通过服务的形式暴露出去，⽽不是直接调⽤不同模块的表，淘宝在架构不断演变过程，最重要的⼀环就是服务化改造，把⽤户、交易、店铺、宝贝这些核⼼的概念抽取成独⽴的服务，也⾮常有利于进⾏局部的优化和治理，保障核⼼模块的稳定性垂直拆分⽤于分布式场景。
当⼤团队在做电商项⽬的时候，基本上都会将⼀个项⽬进⾏拆分，拆分成n个⼩项⽬这样做的好处就是，基于逆向服务架构，会拆分多个⼩项⽬，每个⼩项⽬都有⾃⼰单独的数据库，这样的话⼩项⽬之间互不影响。
这样叫做垂直分割。
⽐如：会员数据库、订单数据库、⽀付数据库等等这样来分可以减低开发团队之间的耦合度。
就⽐如，某个团队把⼀个数据库弄挂了，对另外的团队基本没有影响。
假如全部⽤的⼀个数据库，是不是全部都挂了，所有⽤到那个数据库的团队项⽬进度都要延期什么时候需要分表⽔平分割上⾯谈到垂直切分只是把表按模块划分到不同数据库，但没有解决单表⼤数据量的问题，⽽⽔平切分就是要把⼀个表按照某种规则把数据划分到不同表或数据库⾥。
例如像计费系统，通过按时间来划分表就⽐较合适，因为系统都是处理某⼀时间段的数据。
⽽像SaaS应⽤，通过按⽤户维度来划分数据⽐较合适，因为⽤户与⽤户之间的隔离的，⼀般不存在处理多个⽤户数据的情况，简单的按user_id范围来⽔平切分为什么需要分表，就⽐如，⼀个表，⼏⼗年的数据全部在那个表中，查找，⽆论你加索引还是怎么，查询都需要很长的时间。
mysql分表分库底层设计原理
mysql分表分库底层设计原理MySQL分表分库底层设计原理概述•什么是MySQL分表分库•分表分库的应用场景•MySQL分表分库的优势分表原理•为什么需要分表•分表的具体操作步骤•分表的实现方式（垂直拆分和水平拆分）分库原理•为什么需要分库•分库的具体操作步骤•分库的实现方式（垂直拆分和水平拆分）底层设计原理•分表分库的数据路由•分表分库的元数据管理•分表分库的数据一致性保证•分表分库的事务处理性能优化•分表分库的性能优化策略•分表分库的读写负载均衡•分表分库的查询优化可用性与扩展性•分表分库的高可用设计原则•分表分库的水平扩展方案•分表分库的备份与恢复策略结论•深入理解MySQL分表分库的底层设计原理•充分发挥分表分库的优势，提升系统性能和可用性以上是一份针对”MySQL分表分库底层设计原理”的相关文章，详细解释了分表分库的原理、底层设计、性能优化、可用性与扩展性等方面的知识点。
通过深入理解分表分库的原理和实现方式，可以帮助我们更好地设计和维护大规模数据存储系统。
MySQL分表分库底层设计原理概述在大规模数据存储系统中，MySQL分表分库是一种有效的存储策略。
它将一个大表拆分为多个小表，并将这些小表分配到不同的数据库中。
通过这种方式，分表分库可以提高系统的性能、可用性和扩展性。
本文将从简介、分表原理和分库原理等方面进行详细阐述。
分表原理分表是指将一个大表（存储了大量数据）拆分成多个小表的过程。
分表的目的是为了减少单个表的数据量，从而提高查询和写入性能。
分表的具体操作步骤包括：1）根据拆分规则将原表的数据划分到不同的子表中；2）更新应用程序代码，使其能够根据分表规则来操作正确的子表；3）通过数据库代理层来路由查询请求到正确的子表。
分库原理分库是指将一个数据库（包含多个表）拆分成多个独立的数据库的过程。
分库的目的是减缓单个数据库的读写负载，提高系统的可用性和扩展性。
分库的具体操作步骤包括：1）根据拆分规则将原数据库中的表划分到不同的子数据库中；2）更新应用程序代码，使其能够根据分库规则来连接正确的子数据库；3）通过数据库代理层来路由查询请求到正确的子数据库。
MySQL中的数据分库和分表策略
MySQL中的数据分库和分表策略MySQL是目前使用最广泛的关系型数据库管理系统之一。
在处理大规模数据时，为了提高查询效率和维护性，常常需要进行数据分库和分表。
数据分库和分表是一种将数据分散存储在多个数据库或多个表中的策略，可以有效地提高数据库的性能和可扩展性。
本文将深入探讨MySQL中的数据分库和分表策略。
一、数据分库策略1. 垂直分库垂直分库是指按照数据的业务属性将不同的表分散存储在不同的数据库中。
例如，对于一个电子商务网站，可以将用户相关的表存储在一个数据库中，将订单相关的表存储在另一个数据库中。
这种策略适用于业务模块之间关联性较弱的场景，可以提高查询效率，并且便于维护。
2. 水平分库水平分库是指按照数据的某个维度（如用户ID或时间范围）将数据划分为多个数据库。
例如，对于一个社交网络应用，可以根据用户ID的哈希值或取模运算将用户数据分散存储在多个数据库中。
这种策略可以实现数据的均衡分布，提高查询并行度和扩展性，但同时也增加了数据查询的复杂度和维护成本。
3. 分库规则在进行数据分库时，需要根据业务需求确定分库的规则。
常见的分库规则包括：- 哈希分库：根据数据的哈希值将数据分散存储在不同的数据库中，可以实现数据的均衡分布，但可能导致数据的热点问题。
- 范围分库：根据数据的某个范围（如时间范围、地理位置范围等）将数据划分到不同的数据库中，可以根据业务需求实现更好的查询性能。
- 按业务模块分库：将不同的业务模块分散存储在不同的数据库中，可以提高查询效率和维护性。
二、数据分表策略除了数据分库，数据分表也是提高数据库性能和可扩展性的重要手段。
数据分表是将一个大表分割成多个小表存储数据的策略。
1. 垂直分表垂直分表是指按照数据的列属性将不同的列存储在不同的表中。
例如，对于一个用户表，可以将基本信息（如用户名、密码等）存储在一个表中，将扩展信息（如性别、年龄等）存储在另一个表中。
这种策略可以减小表的宽度，提高查询效率，并且便于维护。
MySql分表、分库、分片和分区知识深入详解
MySql分表、分库、分⽚和分区知识深⼊详解⼀、前⾔数据库的数据量达到⼀定程度之后，为避免带来系统性能上的瓶颈。
需要进⾏数据的处理，采⽤的⼿段是分区、分⽚、分库、分表。
⼆、分⽚（类似分库）分⽚是把数据库横向扩展（Scale Out）到多个物理节点上的⼀种有效的⽅式，其主要⽬的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能⼒限制，解决数据库扩展性问题。
Shard这个词的意思是“碎⽚”。
如果将⼀个数据库当作⼀块⼤玻璃，将这块玻璃打碎，那么每⼀⼩块都称为数据库的碎⽚（DatabaseShard）。
将整个数据库打碎的过程就叫做分⽚，可以翻译为分⽚。
形式上，分⽚可以简单定义为将⼤数据库分布到多个物理节点上的⼀个分区⽅案。
每⼀个分区包含数据库的某⼀部分，称为⼀个⽚，分区⽅式可以是任意的，并不局限于传统的⽔平分区和垂直分区。
⼀个分⽚可以包含多个表的内容甚⾄可以包含多个数据库实例中的内容。
每个分⽚被放置在⼀个数据库服务器上。
⼀个数据库服务器可以处理⼀个或多个分⽚的数据。
系统中需要有服务器进⾏查询路由转发，负责将查询转发到包含该查询所访问数据的分⽚或分⽚集合节点上去执⾏。
三、Scale Out/Scale Up 和垂直切分/⽔平拆分Mysql的扩展⽅案包括Scale Out和Scale Up两种。
Scale Out（横向扩展）是指Application可以在⽔平⽅向上扩展。
⼀般对数据中⼼的应⽤⽽⾔，Scale out指的是当添加更多的机器时，应⽤仍然可以很好的利⽤这些机器的资源来提升⾃⼰的效率从⽽达到很好的扩展性。
Scale Up（纵向扩展）是指Application可以在垂直⽅向上扩展。
⼀般对单台机器⽽⾔，Scale Up值得是当某个计算节点（机器）添加更多的CPU Cores，存储设备，使⽤更⼤的内存时，应⽤可以很充分的利⽤这些资源来提升⾃⼰的效率从⽽达到很好的扩展性。
MySql的Sharding策略包括垂直切分和⽔平切分两种。
MySQL数据库的分库分表与数据迁移方法
MySQL数据库的分库分表与数据迁移方法1. 引言在当今互联网时代，随着数据量的不断增长和业务的不断扩展，数据库在应用系统中变得越来越重要。
MySQL作为一种性能良好、开源自由、易于使用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各个领域。
然而，随着数据规模的增加，单一数据库往往难以满足需求，因此，分库分表成为一种常见的解决方案。
2. 分库分表的概念与原理2.1 分库分库是指将原本单一的数据库拆分为多个数据库，每个数据库独立存储一部分数据。
分库可以按照不同的业务模块、地理位置、用户属性等因素进行拆分。
通过分库可以提升数据库的并发性能，减轻单一数据库的负担。
2.2 分表分表是指将原本单一的数据表拆分为多张表，每张表独立存储一部分数据。
分表可以按照时间、ID范围、业务模块等因素进行拆分。
通过分表可以提升数据库的查询性能，减轻单一表的数据量压力。
3. 分库分表的优势与挑战3.1 优势- 提升数据库的并发性能：通过分库分表，可以将读写操作分散到多个数据库或者多张表上，减少数据冲突，提升并发处理能力。
- 提高查询效率：通过分表，可以降低单张表的数据量，加快查询速度。
- 提升系统的稳定性：通过分库分表，可以降低单一数据库或者表的存储压力，提高系统的稳定性和可用性。
3.2 挑战- 数据拆分和管理的复杂性：分库分表带来了数据拆分和管理的复杂性，需要根据实际业务需求，合理划分数据，同时要保证数据的一致性和完整性。
- 查询跨库跨表的复杂性：数据分散在多个数据库或者表中，查询时需要涉及跨库跨表的操作，对开发人员提出了更高的要求。
- 数据迁移和同步问题：分库分表后，新增、删除和修改数据时，需要保证数据的一致性和同步性，对数据迁移和同步机制提出了更高的要求。
4. 分库分表的策略4.1 垂直分库分表垂直分库分表是指按照业务模块将数据分散到不同的数据库或表中。
不同的业务模块之间往往有较强的独立性，将其分散到不同的数据库或表中可以减少业务之间的耦合，提高系统的可维护性和可扩展性。
mysql数据库分库分表语句
mysql数据库分库分表语句当你需要在MySQL中进行分库分表时，你可以使用以下语句：创建数据库：CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db1;CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db2;选择数据库：sqlCopy codeUSE db1;创建表：sqlCopy codeCREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,column1 VARCHAR(255),column2 INT) ENGINE=InnoDB;分表：sqlCopy code-- 创建分表1CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1_1 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,column1 VARCHAR(255),column2 INT) ENGINE=InnoDB;-- 创建分表2CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1_2 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,column1 VARCHAR(255),column2 INT) ENGINE=InnoDB;分库：通常情况下，分库是通过在不同的数据库中创建相同的表来实现的。
数据分片：在分库分表的情况下，通常需要一个分片规则来确定数据应该存储在哪个库的哪个表中。
例如，你可以根据用户ID的哈希值来决定数据存储的位置。
sqlCopy code-- 假设你有两个库 db1 和 db2，每个库都有两个表 table1 和table2-- 分片规则：偶数 ID 存储在 db1，奇数 ID 存储在 db2-- 在 db1 中创建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,column1 VARCHAR(255),column2 INT) ENGINE=InnoDB;-- 在 db2 中创建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,column1 VARCHAR(255),column2 INT) ENGINE=InnoDB;在实际情况中，分库分表的实现取决于你的业务需求和系统架构。
如何在MySQL中进行数据的切割和合并
如何在MySQL中进行数据的切割和合并1. 引言数据的切割和合并在数据库管理中是非常常见的操作。
无论是为了提高查询效率，还是为了满足数据需求的灵活性，数据切割和合并都是必不可少的技术手段。
本文将介绍如何在MySQL中进行数据的切割和合并，为读者提供一些基本的操作指导。
2. 数据切割的背景与原因数据切割是指将庞大的数据集按照一定的规则和条件进行分割，以便更好地管理和查询数据。
常见的数据切割原因包括：- 数据库性能优化：当数据库存储的数据量过大，查询和操作速度变慢时，可以考虑将数据切割成更小的块，以提高查询效率。
- 分库分表：当数据库规模庞大，单个数据库已无法满足需求时，可以考虑将数据切割到多个数据库或数据表中，以实现数据的分布式存储和管理。
- 数据保留时间：当数据按时间顺序排序，需要保留最近一段时间的数据时，可将较旧的数据切割存档。
3. 数据切割的方法在MySQL中，数据切割可以通过以下几种方法实现。
3.1 分区表分区表是MySQL提供的一种数据切割技术，通过将表按照特定的规则（如范围、列表、哈希等）划分成多个分区，可以实现更高效的数据查询和管理。
3.2 垂直切割垂直切割是将一张包含多个字段的大表，按照业务特点将字段拆分到不同的表中，每个表只包含所需的字段，从而降低查询的数据量和提高查询效率。
3.3 水平切割水平切割是将一张大表按照某个条件切割成多个小表，常见的切割条件有时间范围、地理位置、关键字等。
例如，对于一个包含全球用户数据的大表，可以根据用户所属国家或地区将数据切割成多个小表，每个表只包含某个国家或地区的用户数据。
4. 数据合并的背景与原因数据合并是将多个数据源的数据合并到一个目标数据源的过程。
常见的数据合并原因包括：- 数据迁移：当需要将多个数据库或数据表中的数据合并到一个新的数据库或数据表中时，可以使用数据合并技术。
- 数据汇总和统计：当需要对分布在不同数据源上的数据进行集中统计和分析时，可以将数据合并到一个数据源中。
使用MySQL进行数据归档与历史数据查询
使用MySQL进行数据归档与历史数据查询引言：在当今大数据时代，企业和组织积累了大量的数据。
这些数据中有很多是需要存档和保留的，以满足未来的历史数据查询和分析需求。
MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库管理系统，可以提供强大的数据归档和历史数据查询功能，本文将介绍如何使用MySQL进行数据归档和历史数据查询。
一、数据归档概述数据归档是将不再活跃或经常查询的数据从主数据库中移动到归档存储中的过程。
归档可以帮助企业和组织管理存储空间，并提高数据库性能。
MySQL提供了多种数据归档方式，包括分区表、分库分表、物化视图等。
1. 分区表分区表是将数据划分到多个逻辑分区中的表。
每个分区可以存储一段时间的数据。
通过分区表，可以轻松地将过期或不再需要的数据归档到归档分区中，从而减少主数据库的数据量。
这样可以提高查询性能和管理效率。
2. 分库分表分库分表是将数据存储在多个独立的数据库和表中。
可以将历史数据分别存储在不同的数据库或表中，通过查询时指定相应的数据库或表来进行查询。
这种方式可以实现数据的彻底分离，提高查询效率。
3. 物化视图物化视图是通过将查询结果存储在一个独立的表中，以加快查询速度和减少主数据库的负载。
可以将历史数据查询的结果存储在物化视图中，这样可以减少对主数据库的查询压力。
二、数据归档实践1. 使用分区表进行数据归档首先，创建一个分区表来存储数据。
例如，我们可以创建一个名为`orders`的表，并将其按照订单创建时间进行分区。
具体的创建分区表的语句如下：```sqlCREATE TABLE orders (order_id INT,order_date DATE,// 其他字段...)PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2020),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2030));```通过上述语句，我们将`orders`表按照订单的创建时间进行了分区，分为三个分区：p0、p1和p2。
mysql、oracle分库分表方案之sharding-jdbc使用（非demo示例）
mysql、oracle分库分表⽅案之sharding-jdbc使⽤（⾮demo⽰例）选择开源核⼼组件的⼀个⾮常重要的考虑通常是社区活跃性，⼀旦项⽬团队⽆法进⾏⾃⼰后续维护和扩展的情况下更是如此。
⾄于为什么选择sharding-jdbc⽽不是Mycat，可以参考知乎讨论帖⼦https:///question/64709787。
还可以参考https:///u013898617/article/details/79615427。
关于分库分表和读写分离、主从⼀般来说，需要分库分表的系统是流量⽐较⼤的，⽽且⽐较容易出现峰值的⽐如说打折/活动的时候；其次，当单机扛不住业务流量的时候，分库分表⼀定不是第⼀选择，在分库分表之前，应该先保证垂直拆分完成了，⼦系统内都是⾼内聚的，其次基于Master-Slave的读写分离或者模糊查询很多的，可能NoSQL⽐如elastic就引流去很⼤⼀部分了。
当读写分离也做完了，主库只剩下关键业务逻辑之后，流量还是很⾼，这个时候才开始考虑分库分表。
因为相对于读写分离、垂直拆分，分库分表对开发和运维的要求多得多，如果确定业务⼀两年内不会剧增的，盲⽬引⼊只会导致成本⾼昂（尤其是各种SQL限制）。
其次，分库分表会增加N倍的数据库服务器，⼀般来说是4的倍数，如果某个应⽤说要做分库分表，⼜只有两台机器，那完全就是凑热闹。
读写分离和分库分表应该来说是前后的两件事⽐较合理，不少⼈将这两个事情混到⼀起去讲准确的说不合理的。
分库分表通常更多的是⽤于纯粹的OLTP的事情，让系统可以⽔平扩展。
⽽读写分离更多的是为了把⼀部分可以容忍短时延迟/不保证100%（但应该在99%以上）准确的查询路由到查询库，准确的说是对业务根据优先级做个归类，这些查询从资源消耗的⾓度来说相对逻辑上的PK查询要⾼⼏倍到数百倍，⽐如说查询某个⼈过去3个⽉的交易情况，但他从业务⾓度并不算是DSS概念，⽐如说查询已经T-N的订单/针对这些订单进⾏导出，并针对这个单⼦可能会进⾏⼀些操作，甚⾄⼈⼯修改状态。
如何在MySQL中进行分库分表和水平扩展
如何在MySQL中进行分库分表和水平扩展随着互联网业务的快速发展，数据库的处理能力成为了一个关键问题。
传统的数据库架构往往无法应对大规模数据量和高并发的访问需求，因此分库分表和水平扩展成为了一种常见的解决方案。
本文将介绍如何在MySQL中进行分库分表和水平扩展。
1. 引言MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有可靠性高、功能强大、广泛支持等特点。
但是在处理大规模数据和高并发访问时，MySQL也面临着性能瓶颈和可扩展性问题。
为了解决这些问题，我们可以采取分库分表和水平扩展的策略来提高MySQL的性能和可扩展性。
2. 分库分表的概念分库分表即将一个数据库划分为多个数据库或表，使得每个数据库或表只负责处理部分数据。
通过这种方式可以将数据存储和处理的压力分散到多个数据库或表上，提高了系统的并行处理能力和吞吐量。
分库分表的核心思想是按照一定的规则将数据划分到不同的数据库或表中，例如按照用户ID的哈希值或者按照时间范围等，确保相同的数据被分配到同一个数据库或表中。
3. 分库分表的策略在实施分库分表之前，我们需要考虑以下几个方面的问题：3.1 数据划分规则根据业务需求和数据特点选择合适的数据划分规则，例如按照用户ID进行哈希划分、按照时间范围进行范围划分等。
同时还需要考虑数据均衡性和查询性能的平衡。
3.2 数据迁移将现有的数据按照分库分表的规则迁移到新的数据库或表中。
数据迁移是一个复杂而耗时的过程，需要仔细规划和测试，确保数据的完整性和一致性。
3.3 路由层的设计为了实现客户端请求的透明化，我们需要在应用程序和数据库之间增加一个路由层。
路由层负责将客户端请求路由到正确的数据库或表上，隐藏了数据划分的细节，让应用程序无需关心具体的分库分表细节。
4. 水平扩展的实现水平扩展即通过增加更多的机器或服务器来提高系统的处理能力和扩展性。
在实现水平扩展时，我们需要考虑以下几个方面的问题：4.1 数据库集群采用数据库集群的方式可以将数据库分布到多台机器上，从而提高系统的并行处理能力和吞吐量。
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垂直切分的优点： • 解决业务系统层面的耦合，业务清晰 • 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等 • 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈 缺点： • 部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度 • 分布式事务处理复杂 • 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）
分库分表中间件
PROXY模式
PROXY模式代表有阿里的cobar，民间组织的 MyCAT。
但是，无论是CLIENT模式，还是PROXY模式。 几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路 由，执行，结果归并。
分库分表带来的问题
分库分表能有效的缓解单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈， 同时也带来了一些问题。 下面简要描述一些技术挑战以及对应的解决思路。
Why Not 分区?
举个分区常用的例子：RANGE分区
基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分 配给分区。这些区间要连续且不能相互重叠， 使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。
按照这种分区方案，在商店1到5工作的雇员相 对应的所有行被保存在分区P0中，商店6到10 的雇员保存在P1中，依次类推。注意，每个分 区都是按顺序进行定义，从最低到最高。类似 于”switch … case”语句
Why 分库分表?
水平（横向）切分
水平切分的优点： • 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力 • 应用端改造较小，不需要拆分业务模块 缺点： • 跨分片的事务一致性难以保证 • 跨库的join关联查询性能较差 • 数据多次扩展难度和维护量极大
Why 分库分表?
垂直水平切分
背景
既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个： 1. 分区 2. 分库分表 3. NoSQL/ NewSQL
说明：只分库，或者只分表，或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案，因为分库/分表 只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB，es。NewSQL比较具有 代表性的是TiDB。
个值来进行选择。 • HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表
中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表 达式。 • KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL 服务 器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。
分库分表根据其切分类型，可以分为两种方式： 垂直（纵向）切分 水平（横向）切分
Why 分库分表?
垂直（纵向）切分
垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度 低的不同表存储在不同的数据库。做法与 大系统拆分为多个小系统类似，按业务分 类进行独立划分。与“微服务治理”的做 法相似，每个微服务使用单独的一个数据 库。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订 单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。 淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海 量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可 以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认 MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的 BTREE索引树高在3~5之间
例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到 不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第 一个库，10000~20000的分到第二个库，以此 类推。某种意义上，某些系统中使用的"冷热数 据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其 他库中，业务功能上只提供热点数据的查询， 也是类似的实践。
Why 分库分表?
如何数据迁移？
水平拆分数据迁移可以分为三个阶段：
• 新数据数据双写 • 历史数据导入补平 • 切换新旧数据库
新数据数据双写
• 数据库双写（事务成功以老模型为准），查询走老 模型。
• 每日job数据对账，并将差异补平。 • 通过job导历史数据。
分库分表中间件
虽然大家都是采用分库分表方案来处理海量核心数据，但是还没有一个一统江湖的中间件，这 里列举一些有一定知名度的分库分表中间件： • 阿里的TDDL，DRDS和cobar • 开源社区的sharding-jdbc（3.x已经更名为sharding-sphere） • 民间组织的MyCAT • 360的Atlas • 美团的zebra
近时间段内的数据，可能会被频繁的读写；而有些分片存储的历史数据，则很少被查询。 • 可能存在数据分布不均
Why 分库分表?
Hash路由
采用hash对sharding column取模。 库内分表 例如：将 amazon_order表根据 org_id 字段 切分到10张表中，余数为0的放到第一张表，余 数为1的放到第二张，以此类推。这样同一个用 户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件 带有org_id字段，则可明确定位到相应表去查 询。
Why Not NoSQL/NewSQL?
首先，为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL ，我认为主要是RDBMS有以下几个 优点： RDBMS生态完善 RDBMS绝对稳定 RDBMS的事务特性
NoSQL/NewSQL作为新生儿，在我们把可靠性当做首要考察对象时，它是无法与RDBMS相 提并论的。RDBMS发展几十年，只要有软件的地方，它都是核心存储的首选。
• 迁移到新机器上最快的方式是用xtrabackup • 迁移到已有mysql库的机器上只能用mysqldump是最快的 • 覆盖date文件（不推荐）
ps: • 用官方的mysqldump把数据都缩减在一行里，导入耗时可以缩减3、4倍（--extended-insert ） • 像阿里的云数据库是没提供文件操作权限的,不支持into outfile等操作
Why Not 分区?
看上去分区表很帅气，为什么大部分互联网还是更多的选择自己分库分表来水平扩展 咧？
• 分区表，分区键设计不太灵活，如果不走分区键，很容易出现全表锁 • 一旦数据量并发量上来，如果在分区表实施关联，就是一个灾难 • 自己分库分表，自己掌控业务场景与访问模式，可控。分区表，开发写了一个sql，都不确定
Why 分库分表?
垂直（纵向）切分
垂直分表在日常开发和设计中比较常 见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆 分是基于关系型数据库中的“列”（字段） 进行的。通常情况，某个表中的字段比较 多，可以新建立一张“扩展表”，将不经 常使用或者长度较大的字段拆分出去放到 “扩展表”中。
Why 分库分表?
Hash路由
优点： •数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。 缺点： •数据迁移复杂 •容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用 到的查询条件中不带org_id时，将会导致无法定位数据库， 从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最 小集返回给应用，分库反而成为拖累。 •后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash 算法能较好的避免这个问题）；
所有数据还在一个表中，但物理存储根据一定的规则放在不同的文件中。这个是mysql支持 的功能，业务代码无需改动。
Why Not 分区?
表分区的类型
• RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。 • LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某
目前绝大部分公司的核心数据都是：以RDBMS存储为主，NOSQL/NEWSQL存储为辅！互联网 公司又以MySQL为主，国企&银行等不差钱的企业以Oracle/DB2为主！ NoSQL/NewSQL宣传 的无论多牛逼，就现在各大公司对它的定位，都是RDBMS的补充，而不是取而代之 分库分表?
Hash路由
分库分表 例如：将 amazon_order表根据 org_id 字段 切分到10个库中，余数为0的放到第一个库，余 数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个 用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条 件带有org_id字段，则可明确定位到相应库去 查询。
Why 分库分表?
我们再看分区表方案。了解这个方案之前，先了解它的原理：
分区表是由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直 接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用 相同的存储引擎），分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的 角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分 区表的一部分。
Why 分库分表?
水平（横向）切分
水平切分是把单表按某个规则把数据分散 到多个表。
当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切 分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性 能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。
水平拆分可以降低单表数据量，让每个单表 的数据量保持在一定范围内，从而提升单表读 写性能。但水平拆分后，同一业务数据分布在 不同的表或库中，可能需要把单表事务改成跨 表事务，需要转变数据统计方式等。
• 跨节点关联查询 join 问题 • 跨节点分页、排序、函数问题 • 事务一致性问题 • 数据迁移、扩容问题
分库分表带来的问题
跨节点关联查询 join 问题
切分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过sql join来完成。而切分之后，数据可能 分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用join查询。
MySQL分库分表
徐旭
目录
一、背景 二、 Why Not NoSQL/NewSQL? 三、 Why Not 分区? 四、 Why 分库分表? 五、如何数据迁移 六、分库分表中间件 七、分库分表带来的问题