恕我直言，我怀疑你并不会“分库分表”

随着互联网的迅速发展，会导致产生海量的数据，在数据量还比较小的时候，传统的处理方式是将数据存储在关系或者非关系型数据库中，但是随着数据量逐渐增加，单个数据库的表已经很难容纳所有数据，所以业界出现了分库分表的概念。利用分为知之的思想，完美的将数据进行了拆分，但是也带来了许多比较棘手的问题，比如引入了分布式事务、扩容等。

数据库使用演变史

我们在应用中使用数据库主要经历以下三个阶段

• 单库单表，应用初始阶段，此阶段由于数据量小于数据库承受阈值，对应用性能上基本没有影响。
• 单库分表，由于数据库中的某张表数据库量过大，对应用的性能有了一定的影响，比如查询等，对某个表会分为table_1,table_2,table_N,将一张表拆分N张小表。注意此阶段磁盘容量充足。但是更多的是使用的数据库的分区，分区原理和分表原理很相似，比如mysql hash的分区

CREATE TABLE `test_user_hash` (
  `user_id` bigint(19) NOT NULL,
  `user_name` varchar(50) NOT NULL,
  `ext_int` int(2) NOT NULL,
  `ts` bigint(19) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_id`,`ext_int`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
//Mysql 分区
ALTER TABLE `test_user_hash` PARTITION BY HASH(ext_int) PARTITIONS 3 ;
复制代码

mysql数据库中存储形式，由于上述是按3hash求余，所以会分三个存储文件

• 分库分表，上述两种都无法解决时，出现分库分表方案，即将单数据库数据分散在多个数据库中。

什么情况下需要分库分表

? 原则上能不分库尽量不分库，无法避免时或者已经有趋势显示需要分库分表，则使用分库分表。

• 数据库的吞吐量达到瓶颈，需要扩多个数据库实例来提高；
• 数据表的数据达到一定的量级，对应用查询等性能有了明显的影响，可以通过分库分表来提升性能，有资料显示Mysql数据库单表数据量超过5000w后对查询性能有影响
• 为了避免后期复杂的扩容，提前根据数据增长的趋势预估N年后的数据量 count，count / 单库容量 =所需 数据库实例，属于提前规划，防范于未然。

常见拆分方案

常见拆分方案有两种：垂直拆分和水平拆分，分库分表则是一种对数据库拆分的常见解决方案。

• 垂直拆分

垂直拆分是根据业务特点，将某些有关系的表集中存储在的某个DB中，并且这些表的数据量一般不会过大。比如电商系统中有用户模块、订单模块

• 水平拆分

每个db中存在相同的表结构，根据一定的规则将数据分散在多个DB中

分库分表实现方案

主要有以下三种实现方案

• 客户端分片
• 代理实现分片
• 分布式数据库

客户端分片

客户端分片一般有两种实现方式，一种是应用层直接实现，应用层内包含分片逻辑以及分片算法等，与业务代码紧耦合

应用层实现了所有逻辑，业务人员需要参与。

另外一种是实现标准的JDBC协议，对应用提供包装过的JDBC，对应用使用无感，实现逻辑作为jar，嵌入在应用中，应用可以灵活的切换

这种方式是实现标准的JDBC接口，对应用使用原生JDBC无影响，二者遵循统一规范，相比于第一种方式好处是与业务代码解耦。提高灵活性。

代理分片

代理方式实现的方式是在应用和数据库中间增加代理层，独立部署，代理充当数据的角色，对应用来说使用代理就等价于数据库，原则上使用代理与直接使用数据库是无区别，但是代理毕竟不是真实的数据库，代理层只是解决如何充分的利用数据库资源，代理层实现了所有分库分表逻辑，包括分片规则等，业务人员无需关注，可以将更多的时间投入到业务实现逻辑中。

一般会在代理层外添加一层负载。

这种方式可以让业务人员更专注于业务，但是复杂度相比第一种要高很多，增加了通讯链路，涉及到协议转换，所以会对性能相比于第一种方案有明显的损耗，同时对人员的要求也比较高，需要技术大牛来支持，否则一旦出现问题很难处理。比较耳熟的有Mycat，由于本人基于Mycat做过深度二次开发，对源码有一定的了解，缺陷真的很。。。。，希望使用者仔细斟酌，题外话o(￣︶￣)o

分布式数据库

耳熟的有TiDB，对外提供可伸缩的架构体系，提供一定的分布式事务，可伸缩和分布式事务在内部实现中包装，对用者无需直接控制这些特性，比如TiDB提供了JDBC接口，应用层使用TiDB和直连MySQL数据库使用方式没什么区别

分库分表带来的问题

• 数据切分后，分散在不同的DB中，在使用数据库原生的Join操作时，存在跨库Join，性能较差。
• 引入分布式事务，分布式事务的一致性很难解决。
• 分页，越往后翻页，查询越慢，比如 查询100w后的10条数据，limit 1000000，10。
• 不停机扩容难度增大

后续文章会分析为了解决分库分表带来的问题，业界中有哪些比较成熟的解决方案，敬请期待...

作者：掘金小勇士
链接：https://juejin.im/post/5edb0d1c6fb9a047ed240e36