分表是分散資料庫壓力的好方法。
分表，最直白的意思，就是將一個表結構分為多個表，然後，可以再同一個庫里，也可以放到不同的庫。
當然，首先要知道什麼情況下，才需要分表。個人覺得單表記錄條數達到百萬到千萬級別時就要使用分表了。
分表的分類
**1、縱向分表**
將本來可以在同一個表的內容，人為劃分為多個表。（所謂的本來，是指按照關系型資料庫的第三範式要求，是應該在同一個表的。）
分表理由：根據數據的活躍度進行分離，（因為不同活躍的數據，處理方式是不同的）
案例：
對於一個博客系統，文章標題，作者，分類，創建時間等，是變化頻率慢，查詢次數多，而且最好有很好的實時性的數據，我們把它叫做冷數據。而博客的瀏覽量，回復數等，類似的統計信息，或者別的變化頻率比較高的數據，我們把它叫做活躍數據。所以，在進行資料庫結構設計的時候，就應該考慮分表，首先是縱向分表的處理。
這樣縱向分表後：
首先存儲引擎的使用不同，冷數據使用MyIsam 可以有更好的查詢數據。活躍數據，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，對冷數據進行更多的從庫配置，因為更多的操作時查詢，這樣來加快查詢速度。對熱數據，可以相對有更多的主庫的橫向分表處理。
其實，對於一些特殊的活躍數據，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計到一定量再去更新資料庫。或者mongodb 一類的nosql 資料庫，這里只是舉例，就先不說這個。
**2、橫向分表**
字面意思，就可以看出來，是把大的表結構，橫向切割為同樣結構的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結構是完全一樣，但是，根據某些特定的規則來劃分的表，如根據用戶ID來取模劃分。
分表理由：根據數據量的規模來劃分，保證單表的容量不會太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。
案例：同上面的例子，博客系統。當博客的量達到很大時候，就應該採取橫向分割來降低每個單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數據表，假如分為100個表，當同時有100萬個用戶在瀏覽時，如果是單表的話，會進行100萬次請求，而現在分表後，就可能是每個表進行1萬個數據的請求（因為，不可能絕對的平均，只是假設），這樣壓力就降低了很多很多。
延伸：為什麼要分表和分區？
日常開發中我們經常會遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲了百萬級乃至千萬級條記錄的表。這樣的表過於龐大，導致資料庫在查詢和插入的時候耗時太長，性能低下，如果涉及聯合查詢的情況，性能會更加糟糕。分表和表分區的目的就是減少資料庫的負擔，提高資料庫的效率，通常點來講就是提高表的增刪改查效率。
什麼是分表？
分表是將一個大表按照一定的規則分解成多張具有獨立存儲空間的實體表，我們可以稱為子表，每個表都對應三個文件，MYD數據文件，.MYI索引文件，.frm表結構文件。這些子表可以分布在同一塊磁碟上，也可以在不同的機器上。app讀寫的時候根據事先定義好的規則得到對應的子表名，然後去操作它。
什麼是分區？
分區和分表相似，都是按照規則分解表。不同在於分表將大表分解為若干個獨立的實體表，而分區是將數據分段劃分在多個位置存放，可以是同一塊磁碟也可以在不同的機器。分區後，表面上還是一張表，但數據散列到多個位置了。app讀寫的時候操作的還是大表名字，db自動去組織分區的數據。
**MySQL分表和分區有什麼聯系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高並發狀態下都有一個良好的表現。
2、分表和分區不矛盾，可以相互配合的，對於那些大訪問量，並且表數據比較多的表，我們可以採取分表和分區結合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數據很多的表，我們可以採取分區的方式等。
3、分表技術是比較麻煩的，需要手動去創建子表，app服務端讀寫時候需要計運算元表名。採用merge好一些，但也要創建子表和配置子表間的union關系。
4、表分區相對於分表，操作方便，不需要創建子表。
我們知道對於大型的互聯網應用，資料庫單表的數據量可能達到千萬甚至上億級別，同時面臨這高並發的壓力。Master-Slave結構只能對資料庫的讀能力進行擴展，寫操作還是集中在Master中，Master並不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對資料庫的吞吐能力進行進一步的擴展，可以考慮採用分庫分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個字典為分表欄位，需要將數據分為多少張表），使數據能夠均衡的分布在多張表中，並且不影響正常的查詢。在企業級應用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表欄位，在互聯網應用中往往是userid。在確定分表策略後，當數據進行存儲及查詢時，需要確定到哪張表裡去查找數據，
數據存放的數據表 = 分表欄位的內容 % 分表數量
**2、分庫**
分表能夠解決單表數據量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給資料庫的並發訪問帶來質的提升，面對高並發的寫訪問，當Master無法承擔高並發的寫入請求時，不管如何擴展Slave伺服器，都沒有意義了。我們通過對資料庫進行拆分，來提高資料庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫採用對關鍵字取模的方式，對資料庫進行路由。
數據存放的資料庫=分庫欄位的內容%資料庫的數量
**3、即分表又分庫**
資料庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單台資料庫的並發訪問壓力問題。
當資料庫同時面臨海量數據存儲和高並發訪問的時候，需要同時採取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：
中間變數 = 關鍵字%（資料庫數量*單庫數據表數量）
庫 = 取整（中間變數/單庫數據表數量）
表 = （中間變數%單庫數據表數量）
實例：
1、分庫分表
很明顯，一個主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長勢必嚴重影響性能，分庫與分表是一個很不錯的解決途徑，也就是性能優化途徑，現在的案例是我們有一個1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個表中，分別從members0到members99，然後根據mid分發記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：
復制代碼 代碼如下:
<?php
for($i=0;$i< 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
?>
2、不停機修改mysql表結構
同樣還是members表，前期設計的表結構不盡合理，隨著資料庫不斷運行，其冗餘數據也是增長巨大，同事使用了下面的方法來處理：
先創建一個臨時表：
/*創建臨時表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然後修改members_tmp的表結構為新結構，接著使用上面那個for循環來導出數據，因為1000萬的數據一次性導出是不對的，mid是主鍵，一個區間一個區間的導，基本是一次導出5萬條吧，這里略去了
接著重命名將新表替換上去：
/*這是個頗為經典的語句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機更新表結構，但實際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時候操作是一個技巧。經過這個操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。
㈡ sqlserver中分表和分庫有什麼區別
MS SQL Server：分區表、分區索引 詳解
1. 分區表簡介
使用分區表的主要目的，是為了改善大型表以及具有各種訪問模式的表的可伸縮性和可管理性。
大型表：數據量巨大的表。
訪問模式：因目的不同，需訪問的不同的數據行集，每種目的的訪問可以稱之為一種訪問模式。
分區一方面可以將數據分為更小、更易管理的部分，為提高性能起到一定的作用；另一方面，對於如果具有多個CPU的系統，分區可以是對表的操作通過並行的方式進行，這對於提升性能是非常有幫助的。
注意：只能在 SQL Server Enterprise Edition 中創建分區函數。只有 SQL Server Enterprise Edition 支持分區。
2. 創建分區表或分區索引的步驟
可以分為以下步驟：
1. 確定分區列和分區數
2. 確定是否使用多個文件組
3. 創建分區函數
4. 創建分區架構（Schema）
5. 創建分區表
6. 創建分區索引
下面詳細描述的創建分區表、分區索引的步驟。
2.1. 確定分區列和分區數
在開始做分區操作之前，首先要確定待分區表的訪問模式，該模式決定了什麼列適合做分區鍵。例如，對於銷售數據，一般會先根據日期把數據范圍限定在一個范圍內，然後在這個基礎上做進一步的查詢，這樣，就可以把日期作為分區列。
確定了分區列之後，需要進一步確定分區數，亦即分區表中需要包含多少數據，每個分區的數據應該限定在哪個范圍。
2.2. 確定是否使用多個文件組
為了有助於優化性能和維護，應該使用文件組分離數據。一般情況下，如果經常對分區的整個數據集操作，則文件組數最好與分區數相同，並且這些文件組通常應該位於不同的磁碟上，再配合多個CPU，則SQL Server 可以並行處理多個分區，從而大大縮短處理大量復雜報表和分析的總體時間。
2.3. 創建分區函數
分區函數用於定義分區的邊界條件，創建分區函數的語法如下：
CREATE PARTITION FUNCTION partition_function_name ( input_parameter_type )
AS RANGE [ LEFT | RIGHT ]
FOR VALUES ( [ boundary_value [ ,...n ] ] )
[ ; ]
參數說明：
partition_function_name
是分區函數的名稱。分區函數名稱在資料庫內必須唯一，並且符合標識符的規則。
input_parameter_type
是用於分區的列的數據類型。當用作分區列時，除 text、ntext、image、xml、timestamp、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)、別名數據類型或 CLR 用戶定義數據類型外，所有數據類型均有效。
實際列（也稱為分區列）是在 CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 語句中指定的。
boundary_value
為使用 partition_function_name 的已分區表或索引的每個分區指定邊界值。如果 boundary_value 為空，則分區函數使用 partition_function_name 將整個表或索引映射到單個分區。只能使用 CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 語句中指定的一個分區列。
boundary_value 是可以引用變數的常量表達式。這包括用戶定義類型變數，或函數以及用戶定義函數。它不能引用 Transact-SQL 表達式。boundary_value 必須與 input_parameter_type 中提供的數據類型相匹配或者可隱式轉換為該數據類型，並且如果該值的大小和小數位數與 input_parameter_type 中相應的值的大小和小數位數不匹配，則在隱式轉換過程中該值不能被截斷。
注意：
如果 boundary_value 包含 datetime 或 smalldatetime 文字值，則為這些文字值在計算時假設 us_english 是會話語言。不推薦使用此行為。要確保分區函數定義對於所有會話語言都具有預期的行為，建議使用對於所有語言設置都以相同方式進行解釋的常量，例如 yyyymmdd 格式；或者將文字值顯式轉換為特定樣式。有關詳細信息，請參閱編寫國際化 Transact-SQL 語句。若要確定伺服器的語言會話，請運行 SELECT @@LANGUAGE。
...n
指定 boundary_value 提供的值的數目，不能超過 999。所創建的分區數等於 n + 1。不必按順序列出各值。如果值未按順序列出，則 Microsoft SQL Server 2005 資料庫引擎將對它們進行排序，創建函數並返回一個警告，說明未按順序提供值。如果 n 包括任何重復的值，則資料庫引擎將返回錯誤。
LEFT | RIGHT
指定當間隔值由 資料庫引擎 按升序從左到右排序時，boundary_value [ ,...n ] 屬於每個邊界值間隔的哪一側（左側還是右側）。如果未指定，則默認值為 LEFT。
創建分區函數示例：
CREATE PARTITION FUNCTION PF_Left(int)
AS RANGE LEFT
FOR VALUES(10, 20)
GO
CREATE PARTITION FUNCTION PF_Right(int)
AS RANGE LEFT
FOR VALUES(10, 20)
GO
PF_Left 和 PF_Right 分區函數的區分：
分區函數 分區1 分區2 分區3
PF_Left <= 10 > 10 and <= 20 > 20
PF_Right < 10 >= 10 and < 20 >= 20
2.4. 創建分區架構（Schema）
創建分區函數後，必須將其與分區架構（Schema）相關聯，以便將分區定向至特定的文件組。定義分區架構師，即使多個分區位於同一個文件組中，也必須為每個分區指定一個文件組。
創建分區架構的語法如下：
GOCREATE PARTITION SCHEME partition_scheme_name
AS PARTITION partition_function_name
[ ALL ] TO ( { file_group_name | [ PRIMARY ] } [ ,...n ] )
[ ; ]
參數：
partition_scheme_name
分區方案的名稱。分區方案名稱在資料庫中必須是唯一的，並且符合標識符規則。
partition_function_name
使用分區方案的分區函數的名稱。分區函數所創建的分區將映射到在分區方案中指定的文件組。partition_function_name 必須已經存在於資料庫中。
ALL
指定所有分區都映射到在 file_group_name 中提供的文件組，或映射到主文件組（如果指定了 [PRIMARY]。如果指定了 ALL，則只能指定一個 file_group_name。
file_group_name | [ PRIMARY ] [ ,...n]
指定用來持有由 partition_function_name 指定的分區的文件組的名稱。file_group_name 必須已經存在於資料庫中。
如果指定了 [PRIMARY]，則分區將存儲於主文件組中。如果指定了 ALL，則只能指定一個 file_group_name。分區分配到文件組的順序是從分區 1 開始，按文件組在 [,...n] 中列出的順序進行分配。在 [,...n] 中，可以多次指定同一個 file_group_name。如果 n 不足以擁有在 partition_function_name 中指定的分區數，則 CREATE PARTITION SCHEME 將失敗，並返回錯誤。
如果 partition_function_name 生成的分區數少於文件組數，則第一個未分配的文件組將標記為 NEXT USED，並且出現顯示命名 NEXT USED 文件組的信息。如果指定了 ALL，則單獨的 file_group_name 將為該 partition_function_name 保持它的 NEXT USED 屬性。如果在 ALTER PARTITION FUNCTION 語句中創建了一個分區，則 NEXT USED 文件組將再接收一個分區。若要再創建一個未分配的文件組來擁有新的分區，請使用 ALTER PARTITION SCHEME。
在 file_group_name[ 1,...n] 中指定主文件組時，必須像在 [PRIMARY] 中那樣分隔 PRIMARY，因為它是關鍵字。
創建分區架構示例：
CREATE PARTITION FUNCTION myRangePF1 (int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (1, 100, 1000);
GO
CREATE PARTITION SCHEME myRangePS1
AS PARTITION myRangePF1
TO (test1fg, test2fg, test3fg, test4fg);
GO
2.5. 創建分區表
定義了分區函數（邏輯結構）和分區架構（物理結構）後，既可以創建分區表來利用它們。分區表定義應使用的分區架構，而分區架構又定義其使用的分區函數。要將這三者結合起來，必須指定應用於分區函數的列 。范圍分區始終只映射到表中的一列。
CREATE TABLE 語法如下：
CREATE TABLE
[ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] table_name
( { <column_definition> | <computed_column_definition> }
[ <table_constraint> ] [ ,...n ] )
[ ON { partition_scheme_name ( partition_column_name ) | filegroup
| "default" } ]
[ { TEXTIMAGE_ON { filegroup | "default" } ]
[ ; ]
示例如下：
CREATE TABLE myRangePT1
(
ID int not null,
AGE int,
PRIMARY KEY (ID)
) ON myRangePS1(myRangePF1)
GO
2.6. 創建分區索引
索引對於提高查詢性能非常有效，因此，一般應該考慮應該考慮為分區表建立索引，為分區表建立索引與為普通表建立索引的語法一直，但是，其行為與普通索引有所差異。
默認情況下，分區表中創建的索引使用與分區表相同分區架構和分區列，這樣，索引將於表對齊。將表與其索引對齊，可以使管理工作更容易進行，對於滑動窗口方案尤其如此。若要啟動分區切換，表的所有索引都必須對齊。
在創建索引時，也可以指定不同的分區方案（Schema）或單獨的文件組（FileGroup）來存儲索引，這樣SQL Server 不會將索引與表對齊。
在已分區的表上創建索引（分區索引）時，應該注意以下事項：
唯一索引
建立唯一索引（聚集或者非聚集）時，分區列必須出現在索引列中。此限制將使SQL Server只調查單個分區，並確保表中寵物的新鍵值。如果分區依據列不可能包含在唯一鍵中，則必須使用DML觸發器，而不是強制實現唯一性。
非唯一索引
對非唯一的聚集索引進行分區時，如果未在聚集鍵中明確指定分區依據列，默認情況下SQL Server 將在聚集索引列中添加分區依據列。
對非唯一的非聚集索引進行分區時，默認情況下SQL Server 將分區依據列添加為索引的包含性列，以確保索引與基表對齊，若果索引中已經存在分區依據列，SQL Server 將不會像索引中添加分區依據列。
3. 分區操作
分區適用於可以縮放的大型表，所以隨著時間和環境的變化，就會產生對分區的拆分、合並、移動的需求。
3.1. 拆分與合並分區
通過拆分或合並邊界值更改分區函數。通過執行 ALTER PARTITION FUNCTION，可以將使用分區函數的任何錶或索引的某個分區拆分為兩個分區，也可以將兩個分區合並為一個分區。
注意：多個表或索引可以使用同一分區函數。ALTER PARTITION FUNCTION 在單個事務中影響所有這些表或索引。
ALTER PARTITION FUNCTION 語法如下：
ALTER PARTITION FUNCTION partition_function_name()
{
SPLIT RANGE ( boundary_value )
| MERGE RANGE ( boundary_value )
} [ ; ]
參數說明：
partition_function_name
要修改的分區函數的名稱。
SPLIT RANGE ( boundary_value )
在分區函數中添加一個分區。boundary_value 確定新分區的范圍，因此它必須不同於分區函數的現有邊界范圍。根據 boundary_value，Microsoft SQL Server 2005 資料庫引擎將某個現有范圍拆分為兩個范圍。在這兩個范圍中，新 boundary_value 所在的范圍被視為是新分區。
重要提示：
文件組必須處於聯機狀態，並且必須由使用此分區函數的分區方案標記為 NEXT USED，以保存新分區。在 CREATE PARTITION SCHEME 語句中，將把文件組分配給分區。如果 CREATE PARTITION SCHEME 語句分配了多餘的文件組（在 CREATE PARTITION FUNCTION 語句中創建的分區數少於用於保存它們的文件組），則存在未分配的文件組，分區方案將把其中的某個文件組標記為 NEXT USED。該文件組將保存新的分區。如果分區方案未將任何文件組標記為 NEXT USED，則必須使用 ALTER PARTITION SCHEME 添加一個文件組或指定一個現有文件組來保存新分區。可以指定已保存分區的文件組來保存附加分區。由於一個分區函數可以參與多個分區方案，因此所有使用分區函數（您向其中添加了分區）的分區方案都必須擁有一個 NEXT USED 文件組。否則，ALTER PARTITION FUNCTION 將失敗並出現錯誤，該錯誤顯示缺少 NEXT USED 文件組的一個或多個分區方案。
MERGE [ RANGE ( boundary_value) ]
刪除一個分區並將該分區中存在的所有值都合並到剩餘的某個分區中。RANGE (boundary_value) 必須是一個現有邊界值，已刪除分區中的值將合並到該值中。如果最初保存 boundary_value 的文件組沒有被剩餘分區使用，也沒有使用 NEXT USED 屬性進行標記，則將從分區方案中刪除該文件組。合並的分區駐留在最初不保存 boundary_value 的文件組中。boundary_value 是一個可以引用變數（包括用戶定義類型變數）或函數（包括用戶定義函數）的常量表達式。它無法引用 Transact-SQL 表達式。boundary_value 必須匹配或可以隱式轉換為其對應列的數據類型，並且當值的大小和小數位數不匹配其對應 input_parameter_type 時，將無法在隱式轉換過程中被截斷。
㈢ 淺談mysql資料庫分庫分表那些事-億級數據存儲方案
mysql分庫分表一般有如下場景
其中1，2相對較容易實現,本文重點講講水平拆表和水平拆庫,以及基於mybatis插件方式實現水平拆分方案落地。
在 《聊一聊擴展欄位設計》 一文中有講解到基於KV水平存儲擴展欄位方案,這就是非常典型的可以水平分表的場景。主表和kv表是一對N關系,隨著主表數據量增長,KV表最大N倍線性增長。
這里我們以分KV表水平拆分為場景
對於kv擴展欄位查詢,只會根據id + key 或者 id 為條件的方式查詢,所以這里我們可以按照id 分片即可
分512張表(實際場景具體分多少表還得根據欄位增加的頻次而定)
分表後表名為kv_000 ~ kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次類推!
水平分表相對比較容易,後面會講到基於mybatis插件實現方案
場景:以下我們基於博客文章表分庫場景來分析
目標:
表結構如下(節選部分欄位):
按照user_id sharding
假如分1024個庫,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1 分到db_001庫
user_id % 1024 = 2 分到db_002庫
依次類推
目前是2個節點,假如後期達到瓶頸,我們可以增加至4個節點
最多可以增加只1024個節點,性能線性增長
對於水平分表/分庫後,非shardingKey查詢首先得考慮到
基於mybatis分庫分表,一般常用的一種是基於spring AOP方式, 另外一種基於mybatis插件。其實兩種方式思路差不多。
為了比較直觀解決這個問題,我分別在Executor 和StatementHandler階段2個攔截器
實現動態數據源獲取介面
測試結果如下
由此可知,我們需要在Executor階段 切換數據源
對於分庫:
原始sql:
目標sql:
其中定義了三個註解
@useMaster 是否強制讀主
@shardingBy 分片標識
@DB 定義邏輯表名 庫名以及分片策略
1)編寫entity
Insert
select
以上順利實現mysql分庫,同樣的道理實現同時分庫分表也很容易實現。
此插件具體實現方案已開源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding
目錄如下:
mysql分庫分表,首先得找到瓶頸在哪裡(IO or CPU),是分庫還是分表,分多少？不能為了分庫分表而拆分。
原則上是盡量先垂直拆分 後 水平拆分。
以上基於mybatis插件分庫分表是一種實現思路,還有很多不完善的地方,
例如:
㈣ 資料庫分庫,分表有哪些要注意的以及解決辦法
數據百庫設計的一個原則就是，一個庫里的表越少越好，一張表裡的欄位越少越好。當然也度要畝彎碼看你的UI是怎麼設計的，如果一個頁面只查詢一張表，不涉版及到多表連接，那麼無論放在哪迅哪個庫里都可以，那就建權議分庫。否則就要跨表鬧拍跨庫查詢，那真是噩夢！
㈤ 資料庫分區和分表的區別
分區、分表、分庫的詳細理解
一、什麼是分區、分表、分庫
分區
就是把一張表的數據分成N個區塊，在邏輯上看最終只是一張表，但底層是由N個物理區塊組成的
分表
就是把一張表按一定的規則分解成N個具有獨立存儲空間的實體表。系統讀寫時需要根據定義好的規則得到對應的字表明，然後操作它。
分庫
一旦分表，一個庫中的表會越來越多
將整個資料庫比作圖書館，一張表就是一本書。當要在一本書中查找某項內容時，如果不分章節，查找的效率將會下降。而同理，在資料庫中就是分區。
二、常用的單機資料庫的瓶頸
問題描述
單個表數據量越大，讀寫鎖，插入操作重新建立索引效率越低。
單個庫數據量太大（一個資料庫數據量到就是極限）
單個資料庫伺服器壓力過大
讀寫速度遇到瓶頸（並發量幾百）
三、分區
什麼時候考慮使用分區？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
表中的數據是分段的
對數據的操作往往只涉及一部分數據，而不是所有的數據
分區解決的問題
主要可以提升查詢效率
分區的實現方式（簡單）
mysql5 開始支持分區功能
四、分表
什麼時候考慮分表？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
當頻繁插入或者聯合查詢時，速度變慢
分表解決的問題
分表後，單表的並發能力提高了，磁碟I/O性能也提高了，寫操作效率提高了
查詢一次的時間短了
數據分布在不同的文件，磁碟I/O性能提高
讀寫鎖影響的數據量變小
插入資料庫需要重新建立索引的數據減少
分表的實現方式（復雜）
需要業務系統配合遷移升級，工作量較大
分區和分表的區別與聯系
分區和分表的目的都是減少資料庫的負擔，提高表的增刪改查效率。
分區只是一張表中的數據的存儲位置發生改變，分表是將一張表分成多張表。
當訪問量大，且表數據比較大時，兩種方式可以互相配合使用。
當訪問量不大，但表數據比較多時，可以只進行分區。
常見分區分表的規則策略（類似）
Range（范圍）
Hash（哈希）
按照時間拆分
Hash之後按照分表個數取模
在認證庫中保存資料庫配置，就是建立一個DB，這個DB單獨保存user_id到DB的映射關系
㈥ 分庫分表技術及技術方案
一、分庫分表的必要性
分庫分表技術的使用，主要是資料庫產生了瓶頸，如單庫的並發訪問或單表的查詢都超出了閾值。對系統使用造成一定的影響，不得已而產生的技術。
通過分庫分表技術來解決此類問題，但正因為使用此技術，會產生ACID一系列的問題，各類中間件解決此類問題各有各的優勢。
提示：如場景無必要，千萬不要使用分庫分表。
二、分庫分表的思路
1、垂直區分
垂直分庫：從業務角度，一個庫分成多個庫，如把訂單和用戶信息分成兩個庫來存儲。這樣的好處就是可以微服務了。每塊的業務單獨部署，互不影響，通過介面去調用。
垂直分表：把大表分成多個小表，如熱點數據和非熱點數據分開，提高查詢速度。
2、水平區分
水平分表：同一業務如數據量大了以後，根據一定的規則分為不同的表進行存儲。
水平分庫：如訂單分成多個庫存儲，分解伺服器壓力。
以上一般來說，垂直分庫和水平分表用的會多些。
三、分庫分表的原理分析
分庫分表常用的方案：Hash取模方案和range范圍方案；
路由演算法為最主要的演算法，指得是把路由的Key按照指定的演算法進行存放；
1、Hash取模方案
根據取余分配到不同的表裡。要根據實際情況確認模的大小。此方案由於平均分配，不存在熱點問題，但數據遷移很復雜。
2、Range范圍方案
range根據范圍進行劃分，如日期，大小。此方案不存在數據遷移，但存在熱點問題。
四、分庫分表的技術選型
1、技術選型
解決方案主要分為4種：MySQL的分區技術、NoSql、NewSQL、MySQL的分庫分表。
（1）mysql分區技術：把一張表存放在不同存儲文件。由於無法負載，使用較少。
（2）NoSQL（如MongoDB）：如是訂單等比較重要數據，強關聯關系，需約束一致性，不太適應。
（3）NewSql(具有NoSQL對海量數據的存儲管理能力，還保持了傳統資料庫支持ACID和SQL等特性):如TiDB可滿足需求。
（4）MySQL的分庫分表：如使用mysql,此種方案為主流方式。
2、中間件
解決此類問題的中間件主要為：Proxy模式、Client模式。
（1）Proxy模式
（2）Client模式
把分庫分表相關邏輯存放在客戶端，一版客戶端的應用會引用一個jar，然後再jar中處理SQL組合、資料庫路由、執行結果合並等相關功能。
（3）中間件的比較
由於Client模式少了一層，運維方便，相對來說容易些。
五、分庫分表的實踐
根據容量（當前容量和增長量）評估分庫或分表個數 -> 選key（均勻）-> 分表規則（hash或range等）-> 執行（一般雙寫）-> 擴容問題（盡量減少數據的移動）。
在這里我們選用中間件share-jdbc。
1、引入maven依賴
2、spring boot規則配置
行表達式標識符可以使用${...}或$->{...}，但前者與Spring本身的屬性文件佔位符沖突，因此在Spring環境中使用行表達式標識符建議使用$->{...}。
3、創建DataSource
通過ShardingDataSourceFactory工廠和規則配置對象獲取ShardingDataSource，ShardingDataSource實現自JDBC的標准介面DataSource。然後即可通過DataSource選擇使用原生JDBC開發，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。