分库分表

1、分库分表是什么

分库：把一个库拆分成多个库
分表：把一个表拆分成多个表

2、为什么要分库分表

提高性能、提高可用性。
假设一个库支持1000个连接，QPS为3000，拆分成三个库分散连接压力。
随着单表的数据量变大，即使做了索引层面上的优化，还是存在性能瓶颈，就需要根据一定的规则分表。
如果就一个库，然后挂掉了，影响率就是100%，如果有两个库，其中一个挂掉了，那影响率就是50%。

3、怎么分库分表

不是所有情况都需要分库分表
数据库QPS过高连接数量不够，只分库不分表。
单表数据量太大，性能遇到瓶颈，只分表不分库。
连接数量不够，数据量大，分库加分表。

阿里巴巴的Java开发手册中说:单表行数超过500万行，或者单表容量超过2G，就推荐分库分表。

那我们是不是要非要等到超过500万行数据才分表，肯定并不能只看到当下，要预测未来的数据量，提前分库分表

4、分表策略

4.1、根据维度范围

假设这里有个订单表，我们根据order_id的范围，或者其它维度来进行分表。
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其它维度比如时间，但是不推荐，这个月双十一，那遇到的订单ID都在500万-1000万这样，就会造成热点问题，请求都打到order_1这个表上。

4.2、根据hash取模

假设这里有个订单表，我们根据order_id进行hash取模，然后将数据保存到对应的表。
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如果order_id为6，那6%3=0，就把该数据放到order_0表中。
如果order_id为7，那7%3=1，就把该数据放到order_1表中。
像hash取模就不会遇到明显的热点问题，但是扩容缩容就是个迁移问题了，所以一定要提前规划好，或者一致性hash

4.3、一致性hash

一致哈希算法也用了取模运算，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算，是一个固定的值。
把取模结果组织一个首尾相连的圆，这个圆叫哈希环。一致性hash将数据和存储节点都映射到环上。
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当我们要查找数据，要先进行取模获取到数据在环上的位置，接着顺时针走，碰到的第一个节点就是存储节点。

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增加了一个节点，只需要对order_id2进行数据迁移就行。
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5、垂直分表，垂直分库，水平分表，水平分库

垂直分表：以字段为依据，按照字段活跃，将字段拆分到不同的表。
垂直分库：以表为依据，根据业务，将不同的表拆分到不同的库。
水平分表：以字段为依据，根据一定的策略（hash…）,把一个表的数据拆分到多个表。
水平分库：以表为依据，根据一定的策略（hash…）,把一个库的数据拆分到多个库。