資料庫分庫分表

解決痛點：資料量過大。對關係型資料庫效能，造成影響。訪問效能變慢。

例子：例如乙個資料庫有3張表，乙個是商品資訊表，乙個是店鋪表，乙個是區域表。

問題：目前要根據商品id 展示出商品的描述，店鋪的名稱，和店鋪所在的城市名字。那麼就是3張表關聯查詢。如果3張表資料量越來越大，單錶資料量超過1000w。再像之前這麼查，是不可能了。增加索引也是一樣的。還是慢。

想到的解決方案：

分庫分表包括分庫和分表兩個部分，在生產中通常包括：垂直分庫、水平分庫、垂直分表、水平分表四種方式。

那麼就是將商品資訊表，分成乙個商品基本資訊表，乙個商品詳情資訊表。

它帶來的提公升是：

1.為了避免io爭搶並減少鎖表的機率。

2.充分發揮熱門資料的操作效率。

通常我們按以下原則進行垂直拆分:

把不常用的字段單獨放在一張表;

把text，blob等大字段拆分出來放在附表中;

經常組合查詢的列放在一張表中;

那麼就是將商品的表，放乙個資料庫；店鋪表放乙個資料庫；區域表放乙個資料庫。

它帶來的提公升是：

解決業務層面的耦合，業務清晰

能對不同業務的資料進行分級管理、維護、監控、擴充套件等

高併發場景下，垂直分庫一定程度的提公升io、資料庫連線數、降低單機硬體資源的瓶頸

把同乙個表的資料按一定規則拆到不同的資料庫中，每個庫可以放在不同的伺服器上。

垂直分庫是把不同表拆到不同資料庫中，水平分庫是對資料行的拆分，不影響表結構

那麼就是將商品資訊資料庫，將資料劃分為2個資料庫，2個資料庫表結構還是一樣的。每個資料庫還是2張表。根據商品的id的單數，雙數，將商品資訊的資料分為了2部分。

它帶來的提公升是：

解決了單庫大資料的壓力，效能瓶頸。

提高了系統的穩定性及可用性。（穩定性體現在io衝突減少，鎖定減少，可用性指某個庫出問題，部分可用）

還是針對表，不是針對欄位了。還是針對資料，在同乙個資料庫內，把同乙個表的資料按一定規則拆到多個表中。

那麼我再將上訴的商品資訊2個資料庫中，每個資料庫的那倆張表的資料，再進行乙個拆分。按照店鋪的id的單數，雙數，再進行乙個劃分。也就是，這個商品資訊，2個庫，每個庫2套表（商品基本資訊+商品詳細資訊），表結構一樣，資料不一樣。

它帶來的提公升是：

優化單一表資料量過大而產生的效能問題

避免io爭搶並減少鎖表的機率

總結：垂直分表和垂直分庫，是從資料庫的結構來劃分，垂直分表是按照表的字段，垂直分庫是按照表的分類。一般是資料庫設計的時候考慮這倆種方式。

水平分庫和水平分表，是按照資料行的方式去劃分，水平分庫，將乙個表的資料按照規則劃分為多個庫。水平分表，將乙個表的資料按照規則拆分多個表。一般是後期單錶資料量大了，採用這倆種方式。不過，單錶資料量不是特別大。首先考慮，快取，讀寫分離，索引等方案。

這4種方式所帶來的問題：

事務一致性問題，帶來分布式事務的問題。

跨資料庫例項關聯查詢。

分頁，排序也複雜了。

主鍵可能會重複。

公共表，比如參數列，聯合查詢頻率較高。