前言
現代業務越來越複雜，資料量也越來越大，關係型資料庫本身就比較容易形成系統瓶頸，單機儲存容量，連線數，處理能力都有限。
當單表的資料量達到一定量級以後，比如1000萬，由於查詢維度較多，即使新增從庫，優化索引，做很多操作時效能還是下降嚴重。
這個時候要如何提高資料的效能呢？
有人說，可以通過提升伺服器硬體能力來提高資料處理能力，比如換更快的硬碟，換更強的CPU。
這種方案成本是很高的，並且瓶頸有時候往往不在硬體上，而在資料庫本身。
基於這種現狀，分表/分庫就出現了！
什麼是分別分庫
分表分庫是兩種操作，一種是分表，一種是分庫。
但是他們的中心思想都是將資料分散，使得單一資料庫/表的資料量變小來緩解單一資料庫的效能問題，從而達到提升資料庫效能的目的。
例如，將某業務的資料庫分為若干個獨立的資料庫，並且對於大表也拆分為若干小表，這樣就很大程度上降低了併發資料查詢時的資料衝突。
分表
垂直分表
定義：將一個表按照欄位分為多表，每個表裡面都儲存其中一部分欄位。
我們以商品表來舉例子：
商品資訊中，一般包括多條欄位，如商品名、價格、簡介……
而其中商品名和價格可能是最重要的，而簡介就相對沒有那麼重要。
對比兩者：
- 商品名和價格：欄位很小，請求很頻繁。
- 簡介：欄位很大，一般只有詳情頁才需要它。
大欄位都如下幾個壞處：
- 由於資料量本身大，需要更長的讀取時間
- 跨頁時，單頁內的資料行越多資料庫整體效能越好，而大欄位佔用空間大，單頁記憶體儲行數小，因此IO效率低
- 據庫以行為單位將資料載入到記憶體中，表中欄位越短，記憶體能載入的資料越多，命中率更高，減少了磁碟IO，從而提升了資料庫效能。
因此簡介這種低頻資料，會拖累商品名和價格這種高頻資料，這個時候，我們就可以將簡介從表中拆分出來。
這樣做的好處是：
-
檢視詳情的使用者與商品資訊瀏覽互不影響，避免了IO爭搶並減少鎖表的機率。
-
充分發揮高頻資料（商品名和價格）的操作效率，商品名和價格的操作的高效率不會被商品簡介的低效率所拖累。
水平分表
定義：同一個資料庫內，對資料行拆分，不影響表結構。
優點：
-
優化單一表資料量過大而產生的效能問題。
-
避免IO爭搶而減少鎖表的機率。
分庫
雖然通過分表效能得到一定程度的提升，但是很多時候還無法達到預期效果。
因為資料庫始終限制在一臺伺服器上，所以分表有如下幾個侷限性：
- 磁碟空間可能不夠。
- 只解決了單一表資料量過大的問題。
- 每個表還是競爭同一個物理機的物理資源。
垂直分庫
定義：專庫專用，按照業務將表進行分類，分佈在不同的資料庫中，每個庫可以放在不同的伺服器上
例如，我們可以將購物車表、商品表、店鋪表、買家表分在不同的伺服器中。
優點：
- 解決業務層面的耦合，業務清晰
- 能對不同業務的資料進行分級管理、維護、監控、擴充套件等
- 高併發場景下，垂直分庫一定程度的提升IO、資料庫連線數、降低單機硬體資源的瓶頸
水平分庫
隨著業務的繼續擴大，垂直分庫也將在次面臨單表過大的情況。
而已經經過了垂直分庫，我們很難再進行進一步的垂直細分，這時候就要嘗試水平分庫了。
水平分庫和水平分表十分相似，應該說就是水平分表是水平分庫的一種延續。
定義：同一個表的資料按一定規則拆到不同的資料庫中，庫放在不同的伺服器上。
優點：
-
解決了單庫大資料，高併發的效能瓶頸
-
提高了系統的穩定性及可用性
分庫分表的缺點
分頁/排序
在同一張表時，只需要用limit、order by便可輕鬆搞定。
跨節點多庫進行查詢時，分頁、排序，就變得很複雜。
- 先在不同的分片節點中將資料進行排序並返回
- 然後將不同分片返回的結果集進行彙總和再次排序
主鍵重複
分表分庫會讓平時經常使用的主鍵自增長形同虛設。生成的ID無法保證全域性唯一。
因此我們需要單獨設計全域性主鍵，以便面跨庫主鍵重複問題。
事務的一致性
因為分庫分表把資料分佈在不同的庫、不同伺服器，所以不可避免的帶來分散式事務問題。
當一個請求要先請求資料庫A，再請求資料庫B，這兩個屬於同一個事務，多個庫會導致分散式事務問題。
需要有一些措施來保證事務一致性的問題，這裡不在展開，有興趣自行了解。
關聯查詢
分庫後，如果兩個表不在同一個資料庫，甚至不在同一臺伺服器上，無法進行關聯查詢。
解決方案：
- 將原關聯查詢分為兩次查詢
- 第一個查詢的結果找出關聯資料id
- 根據id發起第二次請求得到關聯資料
- 最後將獲得的資料進行拼裝
總結
分庫分表的誕生是為了解決資料庫的效能瓶頸，雖然有很多好處，但相應的也有很多壞處。
但在業務量還不大的時候，我們其實應該首先考慮索引、快取、讀寫分離等方案，盲目使用分表分庫技術，會導致業務變得臃腫，反而徒增煩惱。