總結關聯式資料庫的效能容易成為系統效能的瓶頸，讀寫分離分散了資料庫的讀寫壓力，但並沒有分散儲存壓力，當資料量達到千萬甚至上億時
當資料庫併發量很大、儲存的資料量很大時，往往需要分庫分表，分擔單個資料庫的儲存壓力、讀寫壓力，提高資料庫效能。
有2種切分策略：水平切分、垂直（縱向）切分。
垂直分庫
根據資料表的耦合度進行拆分，將同一資料庫中關聯度低的表拆分出來，放在新的資料庫中。
垂直分表
①如果某張表的字段很多，可以把不常用的字段拆分出來，單獨放到一張新錶中，實現冷熱資料分離。
②或者把內容較多、較大的字段拆分出來。資料庫底層通過資料頁儲存資料，一條記錄占用空間很大會導致跨頁，拉低效能。
在字段很多的情況下，通過大表拆小表，方便開發、維護，也能避免跨頁問題。
另外，資料庫以行為單位將資料載入到記憶體，表中字段內容越短，能載入到記憶體的資料（記錄數）越多。冷熱分離後，熱點表中熱點欄位多、訪問頻率高，快取命中率也就很高，大大提高了資料庫的檢索效能。
垂直切分的缺點
總之，垂直切分提公升了單錶查詢的效能，但增加了多表關聯查詢的次數。
垂直切分只是減少了單錶的字段數，但並沒有減少單錶的記錄數。水平切分是將單錶中的記錄拆分到多張表中。
按新表存放位置可分為2種
庫內分表只解決了單錶記錄數過多的問題，但拆分出來的表競爭同乙個機器的cpu、記憶體、網路io，並沒有減輕資料庫的儲存壓力。
分庫分表解決了單錶記錄數過多的問題，也分散了單個資料庫的儲存壓力，但垮庫操作要使用分布式事務，事務難度加大，跨庫的多表關聯查詢效能較差。
水平切分都有的缺點：聚合函式、order by排序、group by分組使用不方便，要從多個子表中查資料，然後自己彙總。
2種記錄拆分方式
1、根據範圍進行拆分
eg. 根據id欄位的範圍進行劃分，1 ~ 9999999放到一張表中，10000000~199999999放到一張表中，以此類推。
關鍵在於範圍的選取上，分段太小會導致子表數量過多，增加維護難度；分段太大則拆分意義不大。通常，單個分段大小在100w ~ 2000w之間。優點
2、根據hash值進行拆分
eg. 商品資訊表，計算type欄位的hash值，把hash值相同的字段劃到同一表中，一張子表儲存同一型別的商品。
路由表水平切分，隨著記錄數的增加，子表數量會增加（變化），不能在**中寫死子表名。新建一張表作為路由表，一列儲存子表名，
運算元據庫時，先查路由表得到記錄所在子表，再去操作子表。要多查一次，降低了效能，所以除非單錶記錄數特別多，否則不要輕易水平分表。
就算要水平分表，子表數量也不宜太多，一方面難以維護，另一方面子表太多會導致路由表中記錄數很多，查路由表時間開銷大。
分庫分表，效能有提公升之處，也有降低之處。分庫分表的主要作用是減輕單機資料庫的儲存壓力，效能考慮還再其次。
切分原則：先做垂直切分、再做水平切分。
比如user表，垂直切分為2張表
2張表中都有user_id欄位，用於唯一標識記錄。
此時還可能存在單錶行數過多的問題，需要水平切分。
預估要分散到幾個庫中，每個庫又要分散到幾個表中，對user_id取模，將模值相同的記錄劃分到同乙個庫中，再對同乙個庫中的user_id取模，將模值相同的記錄劃分到同乙個表中。
假設使用者量1億，每個庫2500w個使用者記錄，需要分4個庫；每張表500w條記錄，每個庫又分為5個表。user_id % 4得到該條記錄所在的庫，user_id % 5得到該條記錄所在的表。
分庫分表造成的問題|要考慮的點
分庫分表帶來的問題很複雜，不到萬不得已，不要輕易分庫分表。
分庫分表Mycat總結
在日常的工作中，關係型資料庫本身比較容易成為系統的瓶頸點，雖然讀寫分離能分散資料庫的讀寫壓力，但並沒有分散儲存壓力，當資料量達到千萬甚至上億時，單台資料庫伺服器的儲存能力會成為系統的瓶頸，主要體現在以下幾個方面 資料量太大，讀寫的效能會下降，即使有索引，索引也會變得很大，效能同樣會降下。資料庫檔案會...
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