一、為什么要分庫分表

數據庫架構演變

剛開始多數項目用單機數據庫就夠了，隨著服務器流量越來越大，面對的請求也越來越多，我們做了數據庫讀寫分離， 使用多個從庫副本（Slave）負責讀，使用主庫（Master）負責寫，master和slave通過主從復制實現數據同步更新，保持數據一致。slave 從庫可以水平擴展，所以更多的讀請求不成問題

但是當用戶量級上升，寫請求越來越多，怎么保證數據庫的負載足夠？增加一個Master是不能解決問題的， 因為數據要保存一致性，寫操作需要2個master之間同步，相當于是重復了，而且架構設計更加復雜

這時需要用到分庫分表（sharding），把庫和表存放在不同的MySQL Server上，每臺服務器可以均衡寫請求的次數

二、庫表太大產生的問題

單庫太大：單庫處理能力有限、所在服務器上的磁盤空間不足、遇到IO瓶頸，需要把單庫切分成更多更小的庫

單表太大：CRUD效率都很低，數據量太大導致索引文件過大，磁盤IO加載索引花費時間，導致查詢超時。所以只用索引還是不行的，需要把單表切分成多個數據集更小的表。MyCat提供的分表算法都在rule.xml，可以根據不同的分表算法進行拆分，比如根據時間拆分、一致性哈希、直接用主鍵對分表的個數取模等

拆分策略

單個庫太大，先考慮是表多還是數據多：

如果因為表多而造成數據過多，則使用垂直拆分，即根據業務拆分成不同的庫

如果因為單張表的數據量太大，則使用水平拆分，即把表的數據按照某種規則（mycat/conf/rule.xml定義的分表算法）拆分成多張表

分庫分表的原則應該是先考慮垂直拆分，再考慮水平拆分

三、垂直拆分

分庫分表和讀寫分離可以共同進行

1. 垂直分庫

server.xml

123456
USERDB1,USERDB2

配置了USERDB1、USERDB2這兩個邏輯庫

schema.xml

  
   
  
  
    
    
  
  
    select user()
    
  
  
  
    select user()
    
  

兩個邏輯庫對應兩個不同的數據節點，兩個數據節點對應兩個不同的物理機器

mytest1和mytest2分成了不同機器上的不同的庫，各包含一部分表，它們原來是合在一塊的，在一臺機器上，現在做了垂直的拆分。

客戶端就需要去連接不同的邏輯庫了，根據業務操作不同的邏輯庫

然后配置了兩個寫庫，兩臺機器把庫平分了，分擔了原來單機的壓力。分庫伴隨著分表，從業務上對表拆分

2. 垂直分表

垂直分表，基于列字段進行。一般是針對幾百列的這種大表，也避免查詢時，數據量太大造成的“跨頁”問題。

一般是表中的字段較多，將不常用的， 數據較大，長度較長（比如text類型字段）的拆分到擴展表。訪問頻率較高的字段單獨放在一張表

四、水平分表

針對數據量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規則（RANGE、HASH取模等），切分到多張表里面去。但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的數據庫操作還是有IO瓶頸，不建議采用

將單張表的數據切分到多個服務器上去，每個服務器具有一部分庫與表，只是表中數據集合不同。水平分庫分表能夠有效的緩解單機和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數、硬件資源等的瓶頸

分庫分表可以和主從復制同時進行，但不基于主從復制；讀寫分離才基于主從復制

1. 配置水平分表

server.xml

  123456
  USERDB

schema.xml

  
  
    
  
  
  
    select user()
    
  
  
    select user()
    
  



	

	

	user表示一個普通的表，直接放在數據節點dn1上，放在一臺機器上，這張表不用進行拆分

	student表的primaryKey是id，根據id拆分，放在dn1和dn2上，最終這個表要分在兩臺機器上，在物理上分開了，但是在邏輯上還是一個，往哪張表里增加，在2臺機器上查詢然后如何合并這些操作都是由mycat完成的

	拆分的規則是取模（mod - long)，每次插入用id模上存在的機器數（2）

	此外還需要在rule.xml中配置以下拆分算法

	找到算法mod-long，因為我們將邏輯表student分開映射到兩臺主機上，所以修改數據節點的數量為2

	

	2. 測試水平分表

	Linux主機

	

	Windows主機

	

	登錄到mycat的8066端口

	

	使用MyCat給user表插入兩條數據

	

	由于schema.xml配置文件中，邏輯表user只在Linux主機的mytest1庫中存在，mycat操作的邏輯表user會影響Linux主機上的物理表，而不會影響Windows主機上的表。我們分別查看一下Linux和Windows主機的user表：

	

	

	我們再通過MyCat給student表插入兩條數據

	

	我們知道schema.xml配置文件中，邏輯表student對應兩臺主機上的兩個庫mytest1、mytest2中的兩張表，所以對邏輯表插入的兩條數據，會實際影響到兩張物理表（用id%機器數，決定插入到哪張物理表）。我們分別查看一下Linux和Windows主機的student表：

	

	再通過MyCat插入id=3和id=4的數據，應該插入不同主機上的不同物理表

	

	

	這就相當于把student表進行水平拆分了

	通過MyCat查詢的時候只需要正常輸入就行，我們配置的是表拆分后放在這2個數據節點上，MyCat會根據配置在兩個庫上查詢并進行數據合并

	

	





	審核編輯：劉清
                                        
                    

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原文標題：MySQL 分庫分表實踐
                            
文章出處：【微信號：magedu-Linux，微信公眾號：馬哥Linux運維】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
                        
                
                

                    

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                                    發表于 08-26 16:33        
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            你是否知道分庫分表需要哪些要素？
    
    
分庫分表會重新影響數據的分布，無論是全量還是增量，都會涉及到數據遷移，所以Databus是必要的。
    

        
            	
                                    發表于 10-12 10:39        
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            什么是分庫分表？為什么分庫分表？什么情況下會用分庫分表呢？
    
    
分庫分表是由分庫和分表這兩個獨立概念組成的，只不過通常分庫

    

        
            	
                                    發表于 11-30 09:37        
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                                    發表于 05-26 17:33        
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            分庫分表的21條法則速來碼?。ㄏ拢?/a>
    

    
還是不著急實戰，咱們先介紹下在分庫分表架構實施過程中，會接觸到的一些通用概念，了解這些概念能夠幫助理解市面上其他的分庫分表工具，盡管它們的實
    

        
            	
                                    發表于 05-26 17:33        
        ?636次閱讀            

    

                    
    

        
            分庫分表后復雜查詢的應對之道：基于DTS實時性ES寬表構建技術實踐
    
    
1 問題域 業務發展的初期，我們的數據庫架構往往是單庫單表，外加讀寫分離來快速的支撐業務，隨著用戶量和訂單量的增加，數據庫的計算和存儲往往會成為我們系統的瓶頸，業界的實踐多數采用分而治之的思想：分庫
    

        
            	
                                    發表于 06-25 18:30        
        ?876次閱讀            

    

                        
                            

    

        
            軟件系統數據庫的分庫分表設計
    
    
軟件系統數據庫的分庫分表設計 系統讀寫分離、分庫分表技術實現采用MyCat中間件，MyCat 是
    

        
            	
                                    發表于 08-22 11:39        
        ?330次閱讀            

    

                        
                
            
        

        
    
    

    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    






    

        

            
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