分库分表总结

目录

一、数据切分

（一）垂直（纵向）切分

1、概念

2、优点

3、缺点

（二）水平（横向）切分

1、概叙

2、优点

3、缺点

（三）水平切分方法

1、根据数值范围

2、根据数值取模

二、分库分表带来的问题

1、事务一致性问题

2、跨节点关联查询 join 问题

3、跨节点分页、排序、函数问题

4、全局主键避重问题

5、数据迁移、扩容问题

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一、数据切分

数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分

（一）垂直（纵向）切分

1、概念

垂直分库：根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。

垂直分表：基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。

在字段很多的情况下（例如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导致跨页，造成额外的性能开销。

另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。

2、优点

解决业务系统层面的耦合，业务清晰；

与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等；

高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈；

3、缺点

部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度；

分布式事务处理复杂；

依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）；

（二）水平（横向）切分

1、概叙

当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或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切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。

库内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机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。

2、优点

不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力；

应用端改造较小，不需要拆分业务模块；

3、缺点

跨分片的事务一致性难以保证；

跨库的join关联查询性能较差；

数据多次扩展难度和维护量极大；

（三）水平切分方法

水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。几种典型的数据分片规则为：

1、根据数值范围

按照时间区间或ID区间来切分。例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。某种意义上，某些系统中使用的"冷热数据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。

优点：

单表大小可控；

天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移；

使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题；

缺点：

热点数据成为性能瓶颈。连续分片可能存在数据热点，例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询；

2、根据数值取模

一般采用hash取模mod的切分方式，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。

优点：

数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈

缺点：

后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash算法能较好的避免这个问题）；

容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。

二、分库分表带来的问题

分库分表能有效的环节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，同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。

1、事务一致性问题

分布式事务：当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。

最终一致性：对于那些性能要求很高，但对一致性要求不高的系统，只要在允许的时间段内达到最终一致性即可，可采用事务补偿的方式。一些常见的实现方法有：对数据进行对账检查，基于日志进行对比，定期同标准数据来源进行同步等等。事务补偿还要结合业务系统来考虑。

2、跨节点关联查询 join 问题

切分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过sql join来完成。而切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用join查询。

解决这个问题的一些方法：

1）全局表

全局表，也可看做是"数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库join查询，可以将这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。

2）字段冗余

一种典型的反范式设计，利用空间换时间，为了性能而避免join查询。例如：订单表保存userId时候，也将userName冗余保存一份，这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家user表"了。

3）多次查询

在系统层面，分两次查询，第一次查询的结果集中找出关联数据id，然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

4）ER分片

关系型数据库中，如果可以先确定表之间的关联关系，并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好的避免跨分片join问题。在1:1或1:n的情况下，通常按照主表的ID主键切分。

3、跨节点分页、排序、函数问题

跨节点多库进行查询时，会出现limit分页、order by排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序，当排序字段就是分片字段时，通过分片规则就比较容易定位到指定的分片；当排序字段非分片字段时，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，最终返回给用户。

4、全局主键避重问题

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，某个分区数据库自生成的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。有一些常见的主键生成策略：

1）UUID

UUID是主键是最简单的方案，本地生成，性能高，没有网络耗时。但缺点也很明显，由于UUID非常长，会占用大量的存储空间；另外，作为主键建立索引和基于索引进行查询时都会存在性能问题，在InnoDB下，UUID的无序性会引起数据位置频繁变动，导致分页。

2）结合数据库维护主键ID表

设置每个库的主键起始id不同，然后自增的幅度一样，比如1、3、5一个库的id，2、4、6一个库的id；

3）Snowflake分布式自增ID算法

优点：毫秒数在高位，生成的ID整体上按时间趋势递增；不依赖第三方系统，稳定性和效率较高，理论上QPS约为409.6w/s（1000*2^12），并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞；可根据自身业务灵活分配bit位。
缺点： 强依赖机器时钟，如果时钟回拨，则可能导致生成ID重复。

5、数据迁移、扩容问题

当业务高速发展，面临性能和存储的瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。

此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）。

如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片，则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。