Java数据结构书籍推荐，MySQL：互联网公司常用分库分表方案汇总

**场景：**系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。推荐：一次SQL查询优化原理分析**分析：**表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3、垂直分库

**概念：**以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。结果：

• 每个库的结构都不一样；
• 每个库的数据也不一样，没有交集；
• 所有库的并集是全量数据；

**场景：**系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。**分析：**到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4、垂直分表

**概念：**以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。 结果：

• 每个表的结构都不一样；
• 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；
• 所有表的并集是全量数据；

**场景：**系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。**分析：**可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

三、分库分表工具

• sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
• TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
• Mycat：中间件。

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

四、分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。五、分库分表问题

1、非partition key的查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询映射法

基因法

注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询映射法

冗余法

注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？

后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

注：用NoSQL法解决（ES等）。

3、扩容问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。水平扩容库（升级从库法）****

注：扩容是成倍的。

水平扩容表（双写迁移法）****

• 第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署；
• 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；
• 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；
• 第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，去掉双写，部署；

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