分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
<?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、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
㈡ sqlserver中分表和分库有什么区别
MS SQL Server：分区表、分区索引 详解
1. 分区表简介
使用分区表的主要目的，是为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。
大型表：数据量巨大的表。
访问模式：因目的不同，需访问的不同的数据行集，每种目的的访问可以称之为一种访问模式。
分区一方面可以将数据分为更小、更易管理的部分，为提高性能起到一定的作用；另一方面，对于如果具有多个CPU的系统，分区可以是对表的操作通过并行的方式进行，这对于提升性能是非常有帮助的。
注意：只能在 SQL Server Enterprise Edition 中创建分区函数。只有 SQL Server Enterprise Edition 支持分区。
2. 创建分区表或分区索引的步骤
可以分为以下步骤：
1. 确定分区列和分区数
2. 确定是否使用多个文件组
3. 创建分区函数
4. 创建分区架构（Schema）
5. 创建分区表
6. 创建分区索引
下面详细描述的创建分区表、分区索引的步骤。
2.1. 确定分区列和分区数
在开始做分区操作之前，首先要确定待分区表的访问模式，该模式决定了什么列适合做分区键。例如，对于销售数据，一般会先根据日期把数据范围限定在一个范围内，然后在这个基础上做进一步的查询，这样，就可以把日期作为分区列。
确定了分区列之后，需要进一步确定分区数，亦即分区表中需要包含多少数据，每个分区的数据应该限定在哪个范围。
2.2. 确定是否使用多个文件组
为了有助于优化性能和维护，应该使用文件组分离数据。一般情况下，如果经常对分区的整个数据集操作，则文件组数最好与分区数相同，并且这些文件组通常应该位于不同的磁盘上，再配合多个CPU，则SQL Server 可以并行处理多个分区，从而大大缩短处理大量复杂报表和分析的总体时间。
2.3. 创建分区函数
分区函数用于定义分区的边界条件，创建分区函数的语法如下：
CREATE PARTITION FUNCTION partition_function_name ( input_parameter_type )
AS RANGE [ LEFT | RIGHT ]
FOR VALUES ( [ boundary_value [ ,...n ] ] )
[ ; ]
参数说明：
partition_function_name
是分区函数的名称。分区函数名称在数据库内必须唯一，并且符合标识符的规则。
input_parameter_type
是用于分区的列的数据类型。当用作分区列时，除 text、ntext、image、xml、timestamp、varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)、别名数据类型或 CLR 用户定义数据类型外，所有数据类型均有效。
实际列（也称为分区列）是在 CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 语句中指定的。
boundary_value
为使用 partition_function_name 的已分区表或索引的每个分区指定边界值。如果 boundary_value 为空，则分区函数使用 partition_function_name 将整个表或索引映射到单个分区。只能使用 CREATE TABLE 或 CREATE INDEX 语句中指定的一个分区列。
boundary_value 是可以引用变量的常量表达式。这包括用户定义类型变量，或函数以及用户定义函数。它不能引用 Transact-SQL 表达式。boundary_value 必须与 input_parameter_type 中提供的数据类型相匹配或者可隐式转换为该数据类型，并且如果该值的大小和小数位数与 input_parameter_type 中相应的值的大小和小数位数不匹配，则在隐式转换过程中该值不能被截断。
注意：
如果 boundary_value 包含 datetime 或 smalldatetime 文字值，则为这些文字值在计算时假设 us_english 是会话语言。不推荐使用此行为。要确保分区函数定义对于所有会话语言都具有预期的行为，建议使用对于所有语言设置都以相同方式进行解释的常量，例如 yyyymmdd 格式；或者将文字值显式转换为特定样式。有关详细信息，请参阅编写国际化 Transact-SQL 语句。若要确定服务器的语言会话，请运行 SELECT @@LANGUAGE。
...n
指定 boundary_value 提供的值的数目，不能超过 999。所创建的分区数等于 n + 1。不必按顺序列出各值。如果值未按顺序列出，则 Microsoft SQL Server 2005 数据库引擎将对它们进行排序，创建函数并返回一个警告，说明未按顺序提供值。如果 n 包括任何重复的值，则数据库引擎将返回错误。
LEFT | RIGHT
指定当间隔值由 数据库引擎 按升序从左到右排序时，boundary_value [ ,...n ] 属于每个边界值间隔的哪一侧（左侧还是右侧）。如果未指定，则默认值为 LEFT。
创建分区函数示例：
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 分区函数的区分：
分区函数 分区1 分区2 分区3
PF_Left <= 10 > 10 and <= 20 > 20
PF_Right < 10 >= 10 and < 20 >= 20
2.4. 创建分区架构（Schema）
创建分区函数后，必须将其与分区架构（Schema）相关联，以便将分区定向至特定的文件组。定义分区架构师，即使多个分区位于同一个文件组中，也必须为每个分区指定一个文件组。
创建分区架构的语法如下：
GOCREATE PARTITION SCHEME partition_scheme_name
AS PARTITION partition_function_name
[ ALL ] TO ( { file_group_name | [ PRIMARY ] } [ ,...n ] )
[ ; ]
参数：
partition_scheme_name
分区方案的名称。分区方案名称在数据库中必须是唯一的，并且符合标识符规则。
partition_function_name
使用分区方案的分区函数的名称。分区函数所创建的分区将映射到在分区方案中指定的文件组。partition_function_name 必须已经存在于数据库中。
ALL
指定所有分区都映射到在 file_group_name 中提供的文件组，或映射到主文件组（如果指定了 [PRIMARY]。如果指定了 ALL，则只能指定一个 file_group_name。
file_group_name | [ PRIMARY ] [ ,...n]
指定用来持有由 partition_function_name 指定的分区的文件组的名称。file_group_name 必须已经存在于数据库中。
如果指定了 [PRIMARY]，则分区将存储于主文件组中。如果指定了 ALL，则只能指定一个 file_group_name。分区分配到文件组的顺序是从分区 1 开始，按文件组在 [,...n] 中列出的顺序进行分配。在 [,...n] 中，可以多次指定同一个 file_group_name。如果 n 不足以拥有在 partition_function_name 中指定的分区数，则 CREATE PARTITION SCHEME 将失败，并返回错误。
如果 partition_function_name 生成的分区数少于文件组数，则第一个未分配的文件组将标记为 NEXT USED，并且出现显示命名 NEXT USED 文件组的信息。如果指定了 ALL，则单独的 file_group_name 将为该 partition_function_name 保持它的 NEXT USED 属性。如果在 ALTER PARTITION FUNCTION 语句中创建了一个分区，则 NEXT USED 文件组将再接收一个分区。若要再创建一个未分配的文件组来拥有新的分区，请使用 ALTER PARTITION SCHEME。
在 file_group_name[ 1,...n] 中指定主文件组时，必须像在 [PRIMARY] 中那样分隔 PRIMARY，因为它是关键字。
创建分区架构示例：
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. 创建分区表
定义了分区函数（逻辑结构）和分区架构（物理结构）后，既可以创建分区表来利用它们。分区表定义应使用的分区架构，而分区架构又定义其使用的分区函数。要将这三者结合起来，必须指定应用于分区函数的列 。范围分区始终只映射到表中的一列。
CREATE TABLE 语法如下：
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. 创建分区索引
索引对于提高查询性能非常有效，因此，一般应该考虑应该考虑为分区表建立索引，为分区表建立索引与为普通表建立索引的语法一直，但是，其行为与普通索引有所差异。
默认情况下，分区表中创建的索引使用与分区表相同分区架构和分区列，这样，索引将于表对齐。将表与其索引对齐，可以使管理工作更容易进行，对于滑动窗口方案尤其如此。若要启动分区切换，表的所有索引都必须对齐。
在创建索引时，也可以指定不同的分区方案（Schema）或单独的文件组（FileGroup）来存储索引，这样SQL Server 不会将索引与表对齐。
在已分区的表上创建索引（分区索引）时，应该注意以下事项：
唯一索引
建立唯一索引（聚集或者非聚集）时，分区列必须出现在索引列中。此限制将使SQL Server只调查单个分区，并确保表中宠物的新键值。如果分区依据列不可能包含在唯一键中，则必须使用DML触发器，而不是强制实现唯一性。
非唯一索引
对非唯一的聚集索引进行分区时，如果未在聚集键中明确指定分区依据列，默认情况下SQL Server 将在聚集索引列中添加分区依据列。
对非唯一的非聚集索引进行分区时，默认情况下SQL Server 将分区依据列添加为索引的包含性列，以确保索引与基表对齐，若果索引中已经存在分区依据列，SQL Server 将不会像索引中添加分区依据列。
3. 分区操作
分区适用于可以缩放的大型表，所以随着时间和环境的变化，就会产生对分区的拆分、合并、移动的需求。
3.1. 拆分与合并分区
通过拆分或合并边界值更改分区函数。通过执行 ALTER PARTITION FUNCTION，可以将使用分区函数的任何表或索引的某个分区拆分为两个分区，也可以将两个分区合并为一个分区。
注意：多个表或索引可以使用同一分区函数。ALTER PARTITION FUNCTION 在单个事务中影响所有这些表或索引。
ALTER PARTITION FUNCTION 语法如下：
ALTER PARTITION FUNCTION partition_function_name()
{
SPLIT RANGE ( boundary_value )
| MERGE RANGE ( boundary_value )
} [ ; ]
参数说明：
partition_function_name
要修改的分区函数的名称。
SPLIT RANGE ( boundary_value )
在分区函数中添加一个分区。boundary_value 确定新分区的范围，因此它必须不同于分区函数的现有边界范围。根据 boundary_value，Microsoft SQL Server 2005 数据库引擎将某个现有范围拆分为两个范围。在这两个范围中，新 boundary_value 所在的范围被视为是新分区。
重要提示：
文件组必须处于联机状态，并且必须由使用此分区函数的分区方案标记为 NEXT USED，以保存新分区。在 CREATE PARTITION SCHEME 语句中，将把文件组分配给分区。如果 CREATE PARTITION SCHEME 语句分配了多余的文件组（在 CREATE PARTITION FUNCTION 语句中创建的分区数少于用于保存它们的文件组），则存在未分配的文件组，分区方案将把其中的某个文件组标记为 NEXT USED。该文件组将保存新的分区。如果分区方案未将任何文件组标记为 NEXT USED，则必须使用 ALTER PARTITION SCHEME 添加一个文件组或指定一个现有文件组来保存新分区。可以指定已保存分区的文件组来保存附加分区。由于一个分区函数可以参与多个分区方案，因此所有使用分区函数（您向其中添加了分区）的分区方案都必须拥有一个 NEXT USED 文件组。否则，ALTER PARTITION FUNCTION 将失败并出现错误，该错误显示缺少 NEXT USED 文件组的一个或多个分区方案。
MERGE [ RANGE ( boundary_value) ]
删除一个分区并将该分区中存在的所有值都合并到剩余的某个分区中。RANGE (boundary_value) 必须是一个现有边界值，已删除分区中的值将合并到该值中。如果最初保存 boundary_value 的文件组没有被剩余分区使用，也没有使用 NEXT USED 属性进行标记，则将从分区方案中删除该文件组。合并的分区驻留在最初不保存 boundary_value 的文件组中。boundary_value 是一个可以引用变量（包括用户定义类型变量）或函数（包括用户定义函数）的常量表达式。它无法引用 Transact-SQL 表达式。boundary_value 必须匹配或可以隐式转换为其对应列的数据类型，并且当值的大小和小数位数不匹配其对应 input_parameter_type 时，将无法在隐式转换过程中被截断。
㈢ 浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案
mysql分库分表一般有如下场景
其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。
在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。
这里我们以分KV表水平拆分为场景
对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可
分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)
分表后表名为kv_000 ~ kv_511
id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,
id % 512 = 2 .... 分到 kv_002
依次类推!
水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案
场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析
目标:
表结构如下(节选部分字段):
按照user_id sharding
假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash
user_id % 1024 = 1 分到db_001库
user_id % 1024 = 2 分到db_002库
依次类推
目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点
最多可以增加只1024个节点,性能线性增长
对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到
基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器
实现动态数据源获取接口
测试结果如下
由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源
对于分库:
原始sql:
目标sql:
其中定义了三个注解
@useMaster 是否强制读主
@shardingBy 分片标识
@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略
1)编写entity
Insert
select
以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
此插件具体实现方案已开源: https://github.com/bytearch/mybatis-sharding
目录如下:
mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。
原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,
例如:
㈣ 数据库分库,分表有哪些要注意的以及解决办法
数据百库设计的一个原则就是，一个库里的表越少越好，一张表里的字段越少越好。当然也度要亩弯码看你的UI是怎么设计的，如果一个页面只查询一张表，不涉版及到多表连接，那么无论放在哪迅哪个库里都可以，那就建权议分库。否则就要跨表闹拍跨库查询，那真是噩梦！
㈤ 数据库分区和分表的区别
分区、分表、分库的详细理解
一、什么是分区、分表、分库
分区
就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的
分表
就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明，然后操作它。
分库
一旦分表，一个库中的表会越来越多
将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。
二、常用的单机数据库的瓶颈
问题描述
单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低。
单个库数据量太大（一个数据库数据量到就是极限）
单个数据库服务器压力过大
读写速度遇到瓶颈（并发量几百）
三、分区
什么时候考虑使用分区？
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
表中的数据是分段的
对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据
分区解决的问题
主要可以提升查询效率
分区的实现方式（简单）
mysql5 开始支持分区功能
四、分表
什么时候考虑分表？
一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
sql经过优化
数据量大
当频繁插入或者联合查询时，速度变慢
分表解决的问题
分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了，写操作效率提高了
查询一次的时间短了
数据分布在不同的文件，磁盘I/O性能提高
读写锁影响的数据量变小
插入数据库需要重新建立索引的数据减少
分表的实现方式（复杂）
需要业务系统配合迁移升级，工作量较大
分区和分表的区别与联系
分区和分表的目的都是减少数据库的负担，提高表的增删改查效率。
分区只是一张表中的数据的存储位置发生改变，分表是将一张表分成多张表。
当访问量大，且表数据比较大时，两种方式可以互相配合使用。
当访问量不大，但表数据比较多时，可以只进行分区。
常见分区分表的规则策略（类似）
Range（范围）
Hash（哈希）
按照时间拆分
Hash之后按照分表个数取模
在认证库中保存数据库配置，就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系
㈥ 分库分表技术及技术方案
一、分库分表的必要性
分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。
通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。
提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。
二、分库分表的思路
1、垂直区分
垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。
垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。
2、水平区分
水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。
水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。
以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。
三、分库分表的原理分析
分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；
路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放；
1、Hash取模方案
根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。
2、Range范围方案
range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。
四、分库分表的技术选型
1、技术选型
解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。
（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。
（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。
2、中间件
解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。
（1）Proxy模式
（2）Client模式
把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。
（3）中间件的比较
由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。
五、分库分表的实践
根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。
在这里我们选用中间件share-jdbc。
1、引入maven依赖
2、spring boot规则配置
行表达式标识符可以使用${...}或$->{...}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{...}。
3、创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。