数据库的分库分表

本文主要是介绍数据库的分库分表，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

分库分表是为了解决由于数据量过大导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分为若干数据库组成，将原来数据大表拆分为若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到数据库性能提升的目的

一般来说，数据量与访问量不是很大的情况下，先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。若数据量极大，且持续增长，再考虑分库分表等方案

1. 水平分库

• 把同一个表的数据按照一定规则拆分到不同的数据库中去，然后将不同的库放到不同的服务器上去。
• 比如，将id为单数的与id为双数的数据分别存放到两个库中去。
• 优点
  • 解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈
  • 提高了系统的稳定性和可用性（稳定性体现在IO冲突减少，锁定减少，可用性指某个库出现问题，其他库还可用）
• 缺点
  • 由于同一个表被分配到不同的数据库，需要额外进行数据操作的路由工作，因此提高了系统复杂度

2. 垂直分库

• 按照业务逻辑将表进行分类，分布到不同的数据库上面。每个库放在不同的服务器上，即专库专用
• 优点
  • 解决业务层的耦合，业务清晰
  • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
  • 高并发下，垂直分库一定程度提升IO，数据库连接数。降低单机硬件资源的瓶颈
• 缺点
  • 还是没有解决单表数据量过大的问题。

3. 水平分表

• 水平分表在同一个数据库内，把同一个数据表按照一定规则拆分成多个表（字段不变，改变数据量）
• 优点
  • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题
  • 避免IO争抢并减少锁表的概率
  • 表数据量变小，提高了检索性能
• 缺点
  • 小幅度性能提升，仅仅是水平分库的一个补充优化

4. 垂直分表

• 将一个表按照字段分成多个表，每个表存储其中一部分字段
• 优点
  • 避免IO争抢并加锁锁表的几率，拆分的多个表之间查询互不影响
  • 如将热门数据列与非热门数据列拆分成不同表，则充分发挥热门数据的操作效率，对热门数据的操作的高效率不会被非热门数据列的低效率所拖累
• 垂直拆分原则
  • 把不常用的字段单独放到一张表
  • 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中（大字段IO效率低，首先由于数据量本身大，需要更长的读取时间，其次是跨页，需要多次查询和定位操作。）
  • 将经常组合查询的列放到一张表中。

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