分表分库实战方案（突出重点）

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原创最新推荐文章于 2026-07-23 10:17:23 发布 395 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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导读

让人高兴的是，我需要为公司业务量正在（或者面临）告诉增长做出方案，技术方面也会面临一些挑战。

让人担忧的是，我们系统真的就需要“分表分库”了吗？“分表分库”如何去实践？

经过对分库分表的熟悉，做个初版的方案总结，从以下几个方面说起：

实际将会面临的问题
有哪几种切入方式（垂直和水平的适用面）
针对开源技术产品，优缺点是什么
建议和采纳

目的

请求过大
- 因为单机TPS、Menmory、IO等都是有限的，所以将求取分散到多台服务器上。（用户的请求和执行一个sql查询本质是一样的，都是一个请求资源）
单库过大
- 单机数据库的处理力、磁盘空间、IO瓶颈都是有限的，所以将一个大库切分成更多更小的库。
单表过大
- CRUD遇到瓶颈、索引膨胀、查询超时，所以将大表切分成更多更小的表。

拆分问题

跨库关联问题

在拆分的时候，很多后端程序数据都是通过sql join等关联查询来完成，而拆分之后，数据库可能是粉丝不是在不同实例和不同的主机上，join将非常麻烦，基于架构规范、性能、安全等综合方面考虑，一般禁止join的，那怎么处理呢？首先考虑垂直分库的设计问题，如果可以调整，优先调整，如果无法调整的情况下，将可以根据实际场景来看下常用的解决思路，分析适合的思路并应用。
- 全局表
  - 所谓全局表，就是有可能系统所有模块都可能会依赖一些表，比较类似我们理解的“数据词典”，为了避免垮库join查询，我们可以将这类表在其他每个数据库中保存一份，同时这类数据通常不会发生改变（甚至几乎不会），所以不用担心“一致性”的问题。
- 字段冗余
  - 一种典型的反范式设计，比较常用，通常为了避免join查询。（比如：电商中有个这样的业务场景，“订单表”中保存“卖家ID”的同时，将卖家的“name”字段也冗余，这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”）
    
    字段冗余能带来遍历，是一种“空间换时间”的体现，使用场景有限，比较适合依赖字段少的情况，最复杂的是数据一致性的问题，这点很难保证，可以借助数据库触发器或者在业务层去保证，当然，结合业务一致性的要求（如果卖家更新了Name，订单中是否要更新），根据不同业务要求去做。
数据同步问题
- A库中的t_user和B库中的t_device有关联的话，可以定时将指定的表做同步，当然，同步本身会对数据库带来一定的影响，需要性能和数据时效性中取一个平衡，这样避免复杂的垮库查询，项目中可以通过ETL（Camel、Scriptella、Apatar等）工具实施。
系统层组装
- 在系统层面，调用不通模块的组件或者服务，获取倒得数据并进行字段封装，看起来容易，但时间是飞航复杂，尤其数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。下面结合伪代码来描述：
  - 简单列查询的情况，要求是（1.查询用户数据，返回结果为List，T中包含UserId, 2.通过UserId进行数据结果组装）
```
public List<T> allMessage(){  
 //获取所有用户信息  
 List<message> msg = messageMapper.getUserMessage();  
 //组装用户相关信息（名字、性别等）  
 for (message iterm : msg) {  
 Users user = userMapper.getUserByPrimary(iterm.getUserId);  
 iterm.setUserName(user.getUserName);  //设置姓名  
 iterm.setUserName(user.sex);      //设置性别  
 }  
 return msg;  
    
}
```
    伪代码如上，先获取信息列表，再循环调用用户服务获取name，拼装结果。
    
    上述代码一眼就可以看出有效率问题，循环调用服务，可能有循环RPC，循环数据库，不推荐使用，看下改进后的伪代码：
```
public List<T> allMessage(){  
 //获取所有用户信息  
 List<message> msg = messageMapper.getUserMessage();  
 List<Long> UserIdList = new List<Long>  
 for (message iterm : msg) {  
 UserIdList.add(iterm.getUserId);  
 }  
 //传入UserId 获取用户信息  
 List<Users> users = userMapper.getUserByUserIds(UserIdList);  
 //组装用户相关信息（名字、性别等）  
 for (message iterm : msg) {  
 iterm.setUserName(users.where(x -> x.UserId ==                                   iterm.getUserId).FirstOrDefault).RealName();  
 }  
 return msg;  
}
```
    看起来优雅一点，其实就是把循环调用改成一次调用。当然，服务数据库查询中很可能是in查询，效率比上一中方式更高（in查询会全表扫描，存在性能问题，查询优化器基本成本估算的，经过测试，在In语句条件字段有索引的时候，条件较少的情况是会走索引的）
  - 通过上述简单封装，而不存在条件过滤，当遇到比较复杂的关联查询（左表和右表带条件查询等），不能像之前简单的封装，那怎么去做呢，有几种思路如下：
    1. 查出所有消息数据，然后地用用用户服务端拼装数据，再根据字段过滤，最后进行排序和分页返回数据。这种方式能够保证数据的完整性和准确性，但是影响性能，不建议使用。
    2. 查询出过滤条件不符合，userId不符合，在查询的时候使用函数过滤（如Not in,in），得到有效的消息数据，再调用用户进行封装，这种方式更为优雅。推荐使用
跨库事务（分布式事务）问题
- 业务数据库拆分之后，肯定遇到“分布式事务”问题，以往通过spring注解等配置方式进行实现事务，现在需要花费一定的成本保证一致性。（针对此，进行另一篇方案介绍）
垮库分页
- 全局视野法
  - 将order by create_time offset x limit y，改成order by create_time where create_time > ${time} limit y，保证每次只返回一页数据
- 业务折衷法-允许模糊数据
  - 将order by create_time offset X limit Y，改写成order by create_time offset X/N limit Y/N
- 业务折衷法-禁止跳页查询
  - 每次翻页，将order by create_time offset X limit Y，改写成order by create_time where create_time >$time_max limit Y以保证每次只返回一页数据，性能为常量
- 二次查询法
  1. 将order by create_time offset X limit Y，改写成order by create_time offset X/N limit Y
  2. 找到最小值time_min
  3. between二次查询，order by create_time between $$time_min and $time_i_max
  4. 设置虚拟time_min，找到time_min在各个分库的offset，从而得到time_min在全局的offset
  5. 得到了time_min在全局的offset，自然得到了全局的offset X limit Y

拆分方式和方法

描述一种数据集的切分方式，是从物理上的切分，分库分表的顺序原则上是先垂直分，再水平分。因为这样更符合我们显示处理问题的方式。

垂直分库
- 垂直分库在“微服务中”已经非常普及，按照不同的业务模块划分出不同的数据库，而不像早期一样所有的数据表都放在一个数据库中。很多人没有从根本上搞清楚为什么要拆分，也没有掌握拆分的原则和技巧，只是一味的模仿大厂的做法，导致拆分后遇到很多问题（如：跨库join，分布式事务等）
垂直分表
- 垂直分表日常开发比较常见，就是通过大表拆成小表，拆分的基于关系数据库中的字段（列）进行，同行建立一个扩展表，将不经常用的字段或者长度较大的字段拆分出去放到"扩展表"中，拆分开确实便于开发和维护，同时某种意义上避免了“跨页”的问题，(mysql、mssql底层都是通过"数据页"来存储的，会造成额外的性能开销)
水平分库
- 水平分库分表更有效的缓解单机和单库的性能瓶颈压力、连接数、硬件资源等
水平分表
- 水平分表，能够降低单表的数据量，一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。针对数据量巨大的单表，按照某种规则（RANGE,HASH取模等）切分到不同的表中，但本质上这些表还保存在同一个库中，所以库级别还是会有 IO 瓶颈。所以，一般不建议采用这种做法。
- 水平分库分表的规则常用如下：
  1. RANGE
  2. HASH取模
  3. 地理区域：比如按照华东，华南，华北等区分业务，参考七牛云
  4. 时间：按照时间切分，将一个时间段的数据放到另一张表，达到“热冷数据分离”。

开源产品

分表分库技术选型
1. Hibernate Shards：Hibernate提供，技术有限，不适用
2. Sharding-jdbc (ShardingSphere)：当当开源，ShardingSphere在Sharding-jdbc已进军apache孵化产品，支持读写分离，支持部分sql函数，不提供监控（需要自身通过一些APM系统进行监控比如 SkyWalking，Zipkin 和 Jaeger）
3. TSharding：蘑菇街开源
4. Cobar Client：阿里产品，可代理，不支持读写分离，事务不够友好
5. Vitess：youtube产品，可代理、架构复杂、自身支持监控有简易GUI
6. Atlas：360产品，代理、不支持分库分表，算法不完善

建议和采纳

我们目前的数据库是否需要进行垂直分库？

TODO：根据实际业务商议
垂直拆分有没有原则或技巧？

没有标准或者黄金答案，一般参考系统业务模块进行数据库拆分，比如“用户中心”，对应的可能是“用户数据库”，但是也不一定严格一一对应，有些情况下，数据库拆分粒度可能比系统的粒度更粗，具体设计权衡，根据业务模块进行探讨，实际就是看开发者和架构师的水平了。
上述举例简单，我们后天报表系统中Join过多，分库后怎么关联查询？

针对复杂关联查询，其实互联网的业务系统中，本应该尽量避免join的，如果有多个join的，要么设计不合理，要么技术选型错误，参考OLAP和OLTP，报表类的系统在传统系统时代都是采用OLAP数据仓库实现，现在更多的借助于离线分析，流式计算等手段，而不该向上描述的那样在业务中直接在业务库中执行大量的Join和统计。

博主博客：https://blog.ituac.com/

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