MySQL 分库分表是一种数据库优化手段，通常用于应对数据量巨大、并发量高的场景。随着系统数据的增长，单个数据库可能难以承受高负载，进而影响性能和可扩展性。分库分表的目标是将数据分散到多个库或表中，从而减少单一库或表的压力，提高系统性能。
目录
一 我们为什么要分库分表？
1.性能问题：
- 数据量过大：当单个表的数据量非常大时，查询、插入、更新等操作的性能会明显下降。MySQL 性能通常随着单表数据量的增加而下降，数百万、数千万甚至更大的数据量可能导致响应时间变慢。
- 并发读写压力：当大量用户同时进行读写操作时，单个数据库实例可能承受不了高并发，造成数据库瓶颈和宕机风险。
2.扩展性问题：
- 存储瓶颈：数据库存储有上限，不可能无限扩展单个数据库实例的存储容量。如果数据量增长到单个数据库服务器难以承载的规模，就需要对数据进行切分。
- 数据库维护成本高：随着数据量和并发的增加，备份、恢复、迁移等运维工作会变得越来越困难和耗时。
3.业务需求：
当业务快速发展，数据量和用户量急剧增加时，使用分库分表可以保证系统的扩展性和高可用性。
二 怎么分：水平拆分与垂直拆分
1. 垂直拆分（竖着分）
垂直拆分是基于表的字段进行拆分，将一个表中的不同列拆分到不同的库或表中，通常用于优化查询效率、减少数据冗余。
分表之后，每个表的结构、数据都不一样，所有表的数据构成了原始数据集。通常表与表之间会存在至少一个关联字段，用于连接多表。
适用场景：
当表的列非常多时（上百列），部分列经常被使用，而其他列很少被访问。这时将常用的列和不常用的列分开存储，能够提高查询效率，减少数据冗余和磁盘 I/O。
表中的一些列较大且少用（如大字段、大文本、Blob 字段等），可以将这些字段独立出来存储，避免影响经常使用的字段的查询性能。
例如对于一个用户表 user，包含用户的基本信息（如 id、name、email 等）和扩展信息（如详细地址、头像、个人简介等），可以将用户的基本信息和扩展信息分到不同的表中。
user_basic(id, name, email) -- 常用字段
user_extra(id, address, avatar, bio) -- 不常用字段
垂直拆分可以减少表的宽度，也就是减少每次查询时扫描的字段，提升查询效率，同时将不同业务模块分开，便于开发和维护。
但是垂直拆分后需要额外的维护成本，如拆分后需要处理关联查询，增加开发复杂度；拆分后可能依然无法解决单表行数过大的问题，仍需要水平拆分来进一步优化。
2.水平拆分（横着分）
水平拆分是基于表的行进行拆分，将同一个表中的不同数据分布到不同的库或表中。常用于解决单表数据量过大、查询和写入性能问题。
拆分后，每个表的结构是一样的，但是数据独立，均不一样，没有交集，所有表的数据共同构成了全部原始数据。
适用场景：
当单个表中的数据量非常大，导致查询、写入性能下降时。水平拆分能将数据分布到多个表或库中，减轻单表的负担。
适合业务规模扩展较大、用户群体广泛的数据处理场景，如电商、社交平台等。
例如有一个订单表 order，每天有成千上万条订单记录，可以根据订单号、用户 ID、时间等字段对表进行水平拆分。
order_2021(id, user_id, order_amount, order_date)
order_2022(id, user_id, order_amount, order_date)
MySQL水平拆分通常使用的数据分片策略有两种：
1）范围分片：按时间、ID范围等，将数据切分到不同表或库中。
2）哈希分片：通过对某个字段（如用户 ID 或订单 ID）取哈希值，将数据均匀地分布到多个表或库中。
水平分片有利于分散数据压力，解决单表数据量过大、查询速度慢的问题，提升数据库的性能，而且可以根据业务规模的变化，逐渐增加新的分库或分表来扩展系统的容量，具有很强的扩展性。但是开发和运维的复杂性增加，因为当进行查询和插入操作时，需要额外逻辑判断该访问哪个库或表，而且会涉及分布式事务。
三 如何进行分库分表操作
1.判断是横向拆分还是纵向拆分
如果某些字段比较独立且较少被访问，或者表的字段特别多（几十甚至上百个），且访问时经常只需要部分字段，可以考虑垂直拆分。
如果表的行数非常大，影响了查询和写入性能，或者业务需求导致数据量增长迅速，预计将来会超过单表或单库的处理能力，可以考虑水平拆分。
2.拆分数量的判断
我们可以根据业务逻辑的模块、字段的访问频率等进行拆分，经常访问的字段可以保留在一个表中，较少访问或大字段（如图片、文档）可以独立拆分出去。
水平拆分可以根据表的数量进行预测，例如，如果预计未来数据量为 1 亿条，单表容量限制为 1000 万，则需要拆分为 10 个表。或者结合系统并发量、服务器容量和架构而定。
3.如何实现均匀拆分
哈希取模：根据某个字段（如用户 ID、订单 ID）取哈希值，然后对拆分表的数量取模，将数据分布到不同表或库中。哈希取模是一种非常常用的分片策略，能够确保数据均匀分布。
范围分片：根据某个字段的值范围进行划分，将数据分布到不同表中。例如根据订单日期进行分片。
一致性哈希：使用一致性哈希算法来分配数据，可以动态增加或减少节点（表或库），并且能保证数据分布均匀，适用于分布式系统中。
选择合理的分片键：分片键应当是查询时常用的字段，并且其值的分布要尽量均匀。避免选择高度聚集的字段（如创建时间、递增 ID 等），否则会导致数据倾斜。
避免热点：在某些情况下，特定的数据可能会成为访问热点，导致部分表或库的访问频率过高。为了避免这种情况，可以使用合理的分片策略（如哈希分片）来均衡负载。
动态扩容：当数据量持续增长，可以考虑通过增加分片表的数量来进行扩容。为了避免在扩容过程中发生数据倾斜，可以采用一致性哈希等动态分片算法。
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