本文主要是介绍数据库分库分表，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！

数据库分库分表

• 1.垂直拆分（拆分的是字段）
• • 1.1垂直分库：
  • 1.2垂直分表：
  • 1.3优点
  • 1.4缺点
• 2.水平拆分（拆分的是内容）
• • 2.1 一种方法：id取模2，，如果userid mod 2等于1，去一表，等于0去二表
  • 2.2优点
• 2.3缺点
• 3.分库分表问题
• 4.分库分表中间件
• • 4.1proxy代理层
  • 4.2jdbc应用层

1.垂直拆分（拆分的是字段）

• 1.每个库（表）的结构都不一样
• 2.每个库（表）的数据（至少有一列一样）
• 3.每个库（表）的并集是全量数据

1.1垂直分库：

• 电商（shop）数据库可分为（orders订单库），（users）会员库，（goods商品库）。

1.2垂直分表：

• 原表：user表（userid，name，password，sex，adress，age，niack name）
• 分为如下两表：
• 分表1.user_base表（userid，name，password）
• 分表2.user_info表（userid，sex，adress，age，niack name）

1.3优点

• 1.拆分后业务清晰（专库专用按业务拆分）
• 2.数据维护简单，按业务不同业务放到不同机器上

1.4缺点

• 1.如果单表的数据库压力大，读写压力大
• 2.受某种业务决定，或者被限制，也就是说一个业务往往会影响到数据库的瓶颈（性能问题）
• 3.部分业务无法关联join，只能通过程序接口去调用，提高了开发复杂度，

2.水平拆分（拆分的是内容）

• 1.每个库（表）的结构都一样
• 2.每个库（表）的数据都不一样
• 3.每个库（表）的并集是全量数据

2.1 一种方法：id取模2，，如果userid mod 2等于1，去一表，等于0去二表

2.2优点

• 1.单库（表）的数据保持在一定量（减少），有助于性能提高
• 2.提高了系统的稳定性和负载能力
• 3.切分表的结构相同

2.3缺点

• 1.数据的扩容很有难度，维护量大
• 2.拆分规则很难抽象出来
• 3.分片事务的一致性问题，部分业务无法关联join，只能通过java程序接口去调用

3.分库分表问题

• 1.ACID分布式事务（分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。）
• 2.维护成本高
• 3.跨库查询问题
• 4.分布式全局唯一id

4.分库分表中间件

4.1proxy代理层

• mycat，atlas，mysql-proxy，shardingproxy

4.2jdbc应用层

shardingsphere（生态圈），TDDL，shardingjdbc

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