sharding-jdbc（1）-概述
1、什么是分库分表？
小明是一家电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,涉及如下：
通过下面SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息：
select p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
from [商品信息] p
left join [地理区域] r on p.[产地] =r.[地理区域编码]
left join [店铺信息] s on p.id=s.[所属店铺]
where p.id=?但是随着公司业务快速发展,数据库中的数据量迅猛增长,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。
分析一下问题出现在哪儿？
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000万或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
方案1、通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如：增加存储容量、cpu等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在MySQL本身那么提高硬件也是有很限的。
方案2、将数据分散在不同的数据库中,使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。
如下图：将电商数据库拆分为若干独立的数据库,并且对于大表也拆分为若干小表,通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。
分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分为若干数据库。将数据大表拆分成若干数据表,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。
2、分库分表的方式
分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表等四种方式
2.1、垂直分表
下面通过一个商品查询的案例讲解垂直分表：
通常在商品列表中是不显示商品详情信息的,如下图：
用户在浏览商品列表时,只有对某个商品感兴趣才会查看该商品的详细描述。因此,商品信息中商品描述字段访问频次较低,且该字段存储占用空间较大,访问单个数据IO时间较长。商品信息中的商品名称、商品图片、商品价格等其它字段的数据访问频次较高。
由于这两种数据的特性不一样,因此需要考虑将商品信息拆分如下：
商品列表可以采用如下sql语句：
select p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
from [商品信息] p
left join [地理区域] r on p.[产地] =r.[地理区域编码]
left join [店铺信息] s on p.id=s.[所属店铺]
where ... order by ... limit ...需要获取商品描述时,再通过以下sql获取
select * from [商品描述]
where [商品ID]=？垂直分表：将一个表按照字段分成多个表,每个表存储其中的一部分字段。
如上述：将商品信息表进一步拆分为商品信息表和商品描述表
垂直分表的好处：
1）、避免io争抢,并减少锁表的几率,查看详情的用户与商品信息浏览互不影响
2）、充分发挥热门数据的操作效率,商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累
一般来说,某业务实体中的各个数据项的访问频次是不一样的,部分数据项可能是占用存储空间比较大的Blob或text。例如：上例中商品信息表中的商品描述。
所以,当表数据量很大时,可以将表按照字段切开,将热门字段、冷门字段分开放置在不同的数据库中。这些库可以放在不同的存储设备上,避免IO争抢。
垂直切分带来的性能提升,主要集中在对热门数据的操作效率上,而且磁盘争用情况减少。
通常我们按照如下原则进行垂直拆分：
1）、将不常用的字段单独放在一张表中
2）、将text、blob等大字段拆分出来放在附表中
3）、经常组合查询的列放在一张表中2.2、垂直分库
通过垂直分表性能得到一定的提升,但是还没有达到要求,并且磁盘空间也快不够了,因为数据还是始终限制在一台服务器上。
库内垂直分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同的服务器上,因此每个表还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO、磁盘等。
经过思考：将原有的seller_db(卖家库)分为product_db（商品库）和store_db(店铺库),并将这两个库分散到不同服务器。如下图：
由于商品信息和商品描述业务耦合度较高,因此一起被存放在product_db(商品库)。而店铺信息相对独立,因此单独被存放在store_db(店铺库)。这一步优化,称之为垂直分库。
垂直分库：按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。
垂直分库的好处：
1）、解决业务层面的耦合,业务清晰
2）、能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
3）、高并发场景下,垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈。
垂直分库通过将表按照业务分类,然后分布在不同数据库,并且可以将这些数据库部署在不同的服务器上,从而达到多个服务器共同分摊压力的效果,但是依然没有解决单表数据量过大的问题。
2.3、水平分库
经过垂直分库后,数据库性能问题得到一定程度的解决,但是随着业务量的增长,product_db（商品库）单库存储数据已经超出预估。粗略估计,目前有8万店铺,每个店铺平均150个不同规格的商品,再算上增长,那商品数量得往1500w+上预估,并且product_db(商品库)属于访问频繁的资源,单台服务器已经无法支撑。此时,该如何优化呢？
再次分库吗？但是从业务角度分析,目前情况已经无法再次垂直分库。
尝试水平分库,将店铺ID为单数和店铺ID为双数的商品信息分别放在两个库中
也就是说,要操作某条数据,先分析这条数据所属的店铺ID。如果店铺ID为双数,将此操作映射到product_db1（商品库1）。如果为单数,将操作映射到product_db2(商品库2)。
此操作要访问数据库名称的表达式为product_db(店铺ID%2+1)。这就是水平分库
水平分库：将同一个表的数据按照一定规则拆分到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。
好处：
1）、解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈
2）、提高了系统的稳定性以及可用性
当一个应用难以在细粒度的垂直拆分,或者切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平分库了。经过水平切分的优化,往往能解决单库存储量以及性能瓶颈,但是由于同一个表被分配在不同的数据库,需要额外进行数据操作的路由工作,因此大大提升了系统复杂度。
2.4、水平分表
按照水平分库的思路对它将product_db_x（商品库）内的表也可以进行水平拆分,其目的也是为了解决单表数据量大的问题。如下图：
与水平分库的思路类似,不过这次操作的目标是表,商品信息以及商品描述被分成了两套表。如果商品ID为双数,将此操作映射到商品信息1表,如果商品ID为单数,将操作映射到商品信息2表。此操作要访问表名称的表达式为：商品信息[商品ID%2+1]
水平分表：在同一个数据库内,将同一个表的数据按照一定规则拆分到多个表中
好处：
1）、优化单一表数据量过大而产生的性能问题
2）、避免IO争抢并减少锁表的几率。
库内的水平分表：解决了单一表数据量过大的问题,分出来的小表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,提高检索性能。
总结：
1）、垂直分表
将一个表,按照表的字段的访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表。
拆分后,尽量从业务角度避免联合查询,否则性能方面将得不偿失。2）、垂直分库
将多个表按照业务耦合归类,分别存放在不同的库中,这些库可以分布在不同的服务器,从而使得访问压力被多个服务器负载,大大提升性能,同时能提高整体架构的业务清晰度,不同的业务库可根据自身定制优化方案。
但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。3）、水平分库
可以将一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库,每个库只有这个表的部分数据,这些库可以分布在不同的服务器,从而使得访问压力被多个服务器负载,大大提高性能。
它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题,还要解决数据路由的问题.4）、水平分表
可以将一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能,它仅仅作为水平分库的一个补充优化。一般来说,在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库、垂直分表方案,在数据量以及访问压力不是特别大的情况下,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。
如果数据量极大,则需要考虑水平分库水平分表方案。
3、分库分表带来的问题
分库分表能有效的环境单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络io、硬件资源、连接数的瓶颈,同时也带来一些问题。
3.1、事务一致性问题
由于分库分表将数据分布在不同库甚至不同服务器,不可避免会带来分布式事务问题。
3.2、跨节点关联查询
在没有分库之前,我们查询商品时可以通过如下SQL对店铺信息进行关联查询
SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
FROM [商品信息] p
LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
LEFT JOIN [店铺信息] s ON p.id = s.[所属店铺]
WHERE...ORDER BY...LIMIT...但是垂直分库后,商品信息和店铺信息不再一个数据库,甚至不再一台服务器上,无法进行关联查询。
可以将原关联查询分为两次查询,第1次查询的结果集中找出关联数据id,然后根据id发起第2次请求得到关联数据,最后将获得到的数据进行拼装。
3.3、跨节点分页、排序函数
跨节点多库进行查询时,limit分页、order by排序等问题,就变得比较复杂了。需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序。
如：进行水平分库后的商品库,按ID倒序排序分页,取第1页
以上流程是取第1页的数据,性能影响不大,但是由于商品信息的分布在各数据库的数据可能是随机的,如果是取第N页,需要将所有节点前N页数据都取出来合并,再进行整体的排序,操作效率可想而知,所以请求页数越大,系统的性能也会越差。
在使用max、min、sum、count之类的函数进行计算的时候,与排序分页同理,也需要先在每个分片上执行相应的函数,然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算,最终将结果返回。
3.4、主键避重
在分库分表环境中,由于表中数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库生成的ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键,以避免跨库主键重复问题。
3.5、公共表
实际的应用场景中,参数表、数据字典表等都是数据量较小、变动少,而且属于高频联合查询的依赖表。例子中：地理区域表也属于此类型。
可以将这类表在每个数据库都保存一份,所有对公共表的更新操作都同时发送到所有分库中执行。
由于分库分表之后,数据被分散在不同的数据库和服务器中,因此,对数据的操作也就无法通过常规的方式完成,并且它还带来了一系列的问题。
好在,这些问题不是所有都需要我们在应用层面上解决,市面上有很多中间件可供我们选择,其中sharding-JDBC、mycat使用流行度较高