分库or分表？

分库和分表是解决数据库性能瓶颈和扩展性问题的常用手段，但何时采取分库或分表，需要根据系统的具体情况和需求来决定。以下是一些指导原则：

一、分库与分表的区别

• 分库：将数据按一定规则分散存储到多个数据库中，通常用于横向扩展数据库容量，减少单个数据库的压力。

分表：将同一个表的数据按一定规则拆分成多个表，可以在一个库内完成，也可以结合分库。

二、何时需要分库

分库适合在以下情况下使用：

• 数据库写入压力大

  • 单个数据库的并发写入性能不足，例如事务冲突频发、锁争用严重。
  • 解决思路：将不同的数据存储到不同的数据库中，减少写入的冲突。

• 数据存储量过大

  • 单个数据库的存储空间即将达到物理限制（如磁盘容量或数据库软件限制）。
  • 解决思路：通过分库扩展存储空间。

• 业务独立性高

  • 不同模块的数据之间的关联性较低，例如用户数据和订单数据属于不同模块。
  • 解决思路：按模块分库，提高数据隔离性和管理方便性。

• 读写分离效果不足

  • 使用主从复制进行读写分离后，仍然无法满足系统的负载需求。
  • 解决思路：进一步通过分库减轻单个数据库的负担。

• 高可用与灾备需求

  • 希望通过分库实现更好的灾备策略，例如跨地域部署。

解决思路：按地理位置分库，并设置多数据中心同步机制。

三、何时需要分表

分表适合在以下情况下使用：

• 单表数据量过大

  • 单表记录数过亿，查询性能下降严重，索引失效或变慢。
  • 解决思路：通过分表减少单个表的数据量，提升查询效率。

• 热数据集中

  • 业务场景中部分数据被高频访问，造成数据库的负载集中在某些区域。
  • 解决思路：通过分表将数据分散到不同表，避免热点问题。

• 表结构无法优化

  • 表字段过多，导致查询时扫描数据量大或难以维护。
  • 解决思路：按使用场景或字段特点拆分表结构。

• 分库的前置需求

  • 在分库之前，先在单库内完成分表测试。

解决思路：通过分表实现初步的负载均衡，再逐步过渡到分库。

四、如何选择分库还是分表

选择分库还是分表，取决于系统的需求：

情况	建议方案	说明
单表数据量巨大	分表	缓解查询性能问题。
多个模块的数据互相独立	分库	提高模块间隔离性，便于维护。
单库写入压力过大	分库	分散写入压力。
热点数据访问导致性能瓶颈	分表	将热点数据分散到不同表，减少锁竞争。
数据库存储空间不足	分库	扩展存储容量。
高并发读写场景，单节点无法承载	分库 + 分表	结合使用，提升系统扩展能力。

五、分库分表的挑战

分片规则设计复杂

• 分库分表后，需要确定唯一的分片键，分片键需要兼顾写入、查询、扩展等多方面需求。
• 如果分片规则设计不合理，可能会导致数据倾斜或难以扩展。

跨分片查询困难

• 分库分表后，跨库/跨表的聚合查询性能会下降，可能需要中间件支持。

事务处理复杂

• 分布式环境下，需要解决分布式事务问题，可用CAP理论指导选择事务方案（如使用分布式事务框架或避免分布式事务）。

运维与监控复杂

• 多库多表增加了维护和监控的难度，需要专用工具（如MyCAT、ShardingSphere）进行管理。

六、分库分表的实现技术

• 数据库中间件：ShardingSphere、MyCAT、TiDB 等。
• 手动分片：通过应用程序逻辑实现分库分表，适合对业务了解较深入的团队。
• 云数据库服务：如阿里云PolarDB、AWS Aurora，部分服务提供自动分片功能。

通过合理选择和实施分库、分表策略，可以有效提升系统的性能、扩展性和稳定性，同时需要结合业务需求和技术能力综合考虑。