【项目实战】基于分库分表神器 Sharding-JDBC实现分表

一、分库分表概念辨析

1.1 垂直拆表

即大表拆小表，将一张表中数据不同”字段“分拆到多张表中，比如商品库将商品基本信息、商品库存、卖家信息等分拆到不同库表中。
考虑因素有将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“，表和表之间通过”主键外键“进行关联。
好处：降低表数据规模，提升查询效率，也避免查询时数据量太大造成的“跨页”问题。

1.2 垂直拆库

垂直拆库则在垂直拆表的基础上，将一个系统中的不同业务场景进行拆分，比如订单表、用户表、商品表。
好处：降低单数据库服务的压力（物理存储、内存、IO等）、降低单机故障的影响面

1.3 水平拆分

操作：将总体数据按照某种维度(时间、用户)等分拆到多个库中或者表中，典型特征不同的库和表结构完全一下，如订单按照(日期、用户ID、区域)分库分表。

1.4 水平拆表

将数据按照某种维度拆分为多张表，但是由于多张表还是从属于一个库，其降低锁粒度，一定程度提升查询性能，但是仍然会有IO性能瓶颈。

1.6 水平拆库

将数据按照某种维度分拆到多个库中，降低单机单库的压力，提升读写性能。

二、Sharding-JDBC使用实战

2.1 Step1 引入