分布式技术原理与实战45讲--26 第23讲：分库分表以后，如何实现扩容？

在实际开发中，数据库的扩容和不同的分库分表规则直接相关，今天我们从系统设计的角度，抽象了一个项目开发中出现的业务场景，从数据库设计、路由规则，以及数据迁移方案的角度进行讨论。

从业务场景出发进行讨论

假设这样一个业务场景，现在要设计电商网站的订单数据库模块，经过对业务增长的估算，预估三年后，数据规模可能达到 6000 万，每日订单数会超过 10 万。

首先选择 存储实现，订单作为电商业务的核心数据，应该尽量避免数据丢失，并且对数据一致性有强要求，肯定是选择支持事务的关系型数据库，比如使用 MySQL 及 InnoDB 存储引擎。

然后是 数据库的高可用，订单数据是典型读多写少的数据，不仅要面向消费者端的读请求，内部也有很多上下游关联的业务模块在调用，针对订单进行数据查询的调用量会非常大。基于这一点，我们在业务中配置基于主从复制的读写分离，并且设置多个从库，提高数据安全。

最后是 数据规模，6000 万的数据量，显然超出了单表的承受范围，参考《阿里巴巴 Java 开发手册》中「单表行数超过 500 万行」进行分表的建议，此时需要考虑进行分库分表，那么如何设计路由规则和拆分方案呢？接下来会对此展开讨论。

路由规则与扩容方案

现在我们考虑 3 种路由规则：对主键进行哈希取模、基于数据范围进行路由、结合哈希和数据范围的分库分表规则。

1. 哈希取模的方式

哈希取模是分库分表中最常见的一种方案，也就是根据不同