数据库分库分表，何时分？奈何分？

不到万不得已不消等闲行使分库分表这个大招，停止"太过计划"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先极力去做力所能及的工作，譬喻：进级硬件、进级收集、读写疏散、索引优化等等。当数据量到达单表的瓶颈时辰，再思量分库分表。

2、数据量过大，正常运维影响营业会见

这里说的运维，指：

1）对数据库备份，假如单表太大，备份时必要大量的磁盘IO和收集IO。譬喻1T的数据，收集传输占50MB时辰，必要20000秒才气传输完毕，整个进程的风险都是较量高的

2）对一个很大的表举办DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时刻会很长，，这段时刻营业不能会见此表，影响很大。假如行使pt-online-schema-change，行使进程中会建设触发器和影子表，也必要很长的时刻。在此操纵进程中，都算为风险时刻。将数据表拆分，总量镌汰，有助于低落这个风险。

3）大表会常常会见与更新，就更有也许呈现锁守候。将数据切分，用空间换时刻，变相低落会见压力

3、跟着营业成长，必要对某些字段垂直拆分

举个例子，若是项目一开始计划的用户表如下：

id bigint #用户的ID 
name varchar #用户的名字 
last_login_time datetime #最近登录时刻 
personal_info text #私家信息 
..... #其他信息字段 

在项目初始阶段，这种计划是满意简朴的营业需求的，也利便快速迭代开拓。而当营业快速成长时，用户量从10w激增到10亿，用户很是的活泼，每次登录会更新 last_login_name 字段，使得 user 表被不绝update，压力很大。而其他字段：id, name, personal_info 是稳固的或很少更新的，此时在营业角度，就要将 last_login_time 拆分出去，新建一个 user_time 表。

personal_info 属性是更新和查询频率较低的，而且text字段占有了太多的空间。这时辰，就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。

4、数据量快速增添

跟着营业的快速成长，单表中的数据量会一连增添，当机能靠近瓶颈时，就必要思量程度切分，做分库分表了。此时必然要选择吻合的切分法则，提前预估好数据容量

5、安详性和可用性

鸡蛋不要放在一个篮子里。在营业层面上垂直切分，将不相干的营业的数据库脱离，由于每个营业的数据量、会见量都差异，不能由于一个营业把数据库搞挂而连累到其他营业。操作程度切分，当一个数据库呈现题目时，不会影响到100%的用户，每个库只包袱营业的一部门数据，这样整体的可用性就能进步。

四. 案例说明

1、用户中心营业场景

用户中心是一个非经常见的营业，首要提供用户注册、登录、查询/修改等成果，其焦点表为：

User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname) 
uid为用户ID, 主键 
login_name, passwd, sex, age, nickname, 用户属性 

任何离开营业的架构计划都是耍混混，在举办分库分表前，必要对营业场景需求举办梳理：

• 用户侧：前台会见，会见量较大，必要担保高可用和高同等性。首要有两类需求：
• 用户登录：通过login_name/phone/email查询用户信息，1%哀求属于这种范例
• 用户信息查询：登录之后，通过uid来查询用户信息，99%哀求属这种范例
• 运营侧：靠山会见，支持运营需求，凭证年数、性别、登岸时刻、注册时刻等举办分页的查询。是内部体系，会见量较低，对可用性、同等性的要求不高。

2、程度切分要领

当数据量越来越大时，必要对数据库举办程度切分，上文描写的切分要领有"按照数值范畴"和"按照数值取模"。

"按照数值范畴"：以主键uid为分别依据，按uid的范畴将数据程度切分到多个数据库上。譬喻：user-db1存储uid范畴为0~1000w的数据，user-db2存储uid范畴为1000w~2000wuid数据。

• 利益是：扩容简朴，假如容量不足，只要增进新db即可。
• 不敷是：哀求量不匀称，一样平常新注册的用户活泼度会较量高，以是新的user-db2会比user-db1负载高，导致处事器操作率不服衡

"按照数值取模"：也是以主键uid为分别依据，按uid取模的值将数据程度切分到多个数据库上。譬喻：user-db1存储uid取模得1的数据，user-db2存储uid取模得0的uid数据。

• 利益是：数据量和哀求量漫衍平均称
• 不敷是：扩容贫困，当容量不足时，新增进db，必要rehash。必要思量对数据举办滑腻的迁徙。

3、非uid的查询要领

程度切分后，对付按uid查询的需求能很好的满意，可以直接路由到详细数据库。而按非uid的查询，譬喻login_name，就不知道详细该会见哪个库了，此时必要遍历全部库，机能会低落许多。

对付用户侧，可以回收"成立非uid属性到uid的映射相关"的方案；对付运营侧，可以回收"前台与靠山疏散"的方案。

3.1、成立非uid属性到uid的映射相关

1）映射相关

譬喻：login_name不能直接定位到数据库，可以成立login_name→uid的映射相关，用索引表或缓存来存储。当会见login_name时，先通过映射表查询出login_name对应的uid，再通过uid定位到详细的库。

映射表只有两列，可以承载很大都据，当数据量过大时，也可以对映射表再做程度切分。这类kv名目标索引布局，可以很好的行使cache来优化查询机能，并且映射相关不会频仍改观，缓存掷中率会很高。

2）基因法

分库基因：若是通过uid分库，分为8个库，回收uid%8的方法举办路由，此时是由uid的最后3bit来抉择这行User数据详细落到哪个库上，那么这3bit可以看为分库基因。

（编辑：湖南网）

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