数据库分库分表，何时分？怎样分？

上面的映射相关的要领必要特殊存储映射表，按非uid字段查询时，还必要多一次数据库或cache的会见。假如想要消除多余的存储和查询，可以通过f函数取login_name的基因作为uid的分库基因。天生uid时，参考上文所述的漫衍式独一ID天生方案，再加上最后3位bit值=f(login_name)。当查询login_name时，只需计较f(login_name)%8的值，就可以定位到详细的库。不外这样必要提前做好容量筹划，预估将来几年的数据量必要分几多库，要预留必然bit的分库基因。

3.2、前台与靠山疏散

对付用户侧，首要需求是以单行查询为主，必要成立login_name/phone/email到uid的映射相关，可以办理这些字段的查询题目。

而对付运营侧，许多批量分页且前提多样的查询，这类查询计较劲大，返回数据量大，对数据库的机能耗损较高。此时，假如和用户侧公用统一批处事或数据库，也许由于靠山的少量哀求，占用大量数据库资源，而导致用户侧会识趣能低落或超时。

这类营业最好回收"前台与靠山疏散"的方案，运营侧靠山营业抽取独立的service和db，办理和前台营业体系的耦合。因为运营侧对可用性、同等性的要求不高，可以不会见及时库，而是通过binlog异步同步数据到运营库举办会见。在数据量很大的环境下，还可以行使ES搜刮引擎或Hive来满意靠山伟大的查询方法。

五. 支持分库分表中间件

站在巨人的肩膀上能省力许多，今朝分库分表已经有一些较为成熟的开源办理方案：

• sharding-jdbc（当当）
• TSharding（蘑菇街）
• Atlas（奇虎360）
• Cobar（阿里巴巴）
• MyCAT（基于Cobar）
• Oceanus（58同城）
• Vitess（谷歌） 

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（编辑：湖南网）

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