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分库分表
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片（范围分片） 思考；分库分表如何平滑过渡？ 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
2.7K51发布于 2021-04-30 - 来自专栏陈琛的Redis文章
不要为了“分库分表”而“分库分表”
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了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。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
2.6K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏java_joseph
分库分表初探
分库分表，来了，作为高级篇章，肯定会给大家带来不一样的地方，来听我唠 这篇主要是认识分库分表，和抛出一系列问题 场景引入 这里给一个面试题，看过我之前文章的小伙伴可能见过， 面试官：这边有个数据库- 单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路 回答这道题，不能直接分库分表，应当这样回答 这个可以从两方面来考虑，一种是分库分表，一种是优化，分库分表带来的问题是很多的，所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过，一个单体项目，比如商城，用户表，商品表，订单表，都在一个库中，微服务做的话，一个微服务一个库，这个就是垂直分库。 详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点：垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平： 水平分库，水平分表，他们一般一起做，解决单表数据量多的情况，一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题 分库分表策略 我们做海量数据处理，一般指的是水平的分库分表， 那么分的策略是什么?按照什么去分？？
1.4K31编辑于 2023-08-09 - 来自专栏Vincent-yuan
MySQL - 分库分表
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。
7.4K31发布于 2021-10-09 - 来自专栏Java开发
分库分表专题
一：分库分表介绍 1.1什么是分库分表？ ，解决单张大表查询性能问题； 对于关系型数据库来说，磁盘I/O会成为其瓶颈，通过缓存热点数据，在一定程度来可提升系统性能； 二：分库分表方式 分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括： 垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式； 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表，每张表仅存储其中一部分字段； 垂直分表拆解了原有的表结构 ：垂直分表、垂直分库、水平分库和水平分表 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。 若数据量极大，且持续增长，再考虑水平分库水平分表方案。 总之，基于开发和维护成本比考虑，非必须，不要对数据库做分库分表处理！
1.1K10编辑于 2024-10-21 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？ 一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。 如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？ 加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
1.3K21编辑于 2023-10-16 - 来自专栏sql与spec性能
数据分库分表
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 datanode 特点：datanode数据库相同，表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 特点：datanode表结构不同，数据不同 水平拆分： 水平分库，将一个数据库及其表数据，按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点：库表结构相同，但数据不同 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
1.4K90编辑于 2022-05-20 - 来自专栏PHP在线
mysql 分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。 所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。 表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
4.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏JAVA乐园
分库 分表闲聊
垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表，现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 读写分离 读写分离一般适用于主从结构，从节点负责读，主节点负责写 分库分表 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力，又需要面对海量数据的存储问题，这时需要对数据库既采用分表策略，又采用分库策略，以便同时扩展系统的并发处理能力 ，以及提升单表的查询性能，这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
1.3K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏sdcuike专栏
基因分库分表
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
2.1K01发布于 2020-01-26 - 来自专栏Java后端开发博客
MySQL 分库分表
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。 MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
16.1K10编辑于 2022-12-25 - 来自专栏素履coder
MySQL分库分表
为什么要分库分表# ① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表，用某个相同的字段把这些表关联起来，划分依据可以如下： ① 若某个字段存储的信息占用空间大，可以把这个字段用一张表独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新表，因为频繁查表容易导致锁表，会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单表中的字段太多，也可以考虑垂直分表 ④ …… 图片 2.2.2 水平分表# 水平分表不用拆字段
5.9K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏笔记本
MySQL分库分表
MySQL分库分表高并发系统中，数据只用一张表或者一个库存储会大大地限制性能，所以我们可以进行分库分表来性能提升。 （垂直分表）数据库中有很多个库，每个库中保存的表都错综复杂，没有章法。所以我们将所有的 用户表 集中放在一个库中，所有的 订单表 集中放在一个库中，所有的 商品表 放在另外一个库中。 （水平分库）实际案例个人理解：一个表的字段过多的时候，各个字段的访问频率又不均的情况下，我们就可以考虑 垂直分表 ；单表的数据量过大，导致查询效率下降的情况下，我们就可以考虑 水平分表 ；业务复杂，模块之间互相独立的情况下 场景1： 用户表字段过多，且大部分字段不常用，但查询时都在同一个表操作。单表已有千万条数据，单库连接数充足。应该将这个用户表 垂直分表 ，将常用的少量字段放在一个用户表中，其余字段放在另外一张表中。 垂直分库场景7： 日志系统，日志每天几亿条，查询按时间和日志类型范围扫描。每天几亿条，水平分库分表，按照时间来分区最合适。
50911编辑于 2025-08-01 - 来自专栏时间&空间
分库分表方案
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。 软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等； 硬件层面主要是增加机器性能。 分库分表详解 下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好，那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢？不要激动，冷静一下，分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性，下面简要说一说。
73011编辑于 2024-01-10 - 来自专栏九州牧云
MySQL分库分表方案
1.为什么要分表： 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。 3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表 比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。 某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表， 那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？ 利用merge存储引擎来实现分表 如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合. 举例子： ?
5K30发布于 2019-08-21 - 来自专栏数据库相关
DBLE分库分表实战
ORDER_DETAIL）,明细表会依赖订单单，就是该会存在表的主从关系， 这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则，比如根据用户ID切分,其它相关的表都依赖于用户ID，再或者根据订单ID进行切分， 总之部分业务总会可以抽象出父子关系的表 这类表适用于ER分片表，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上， 避免数据Join跨库操作，以order与order_detail例子为例，schema.xml中定义合适的分片配置,order ----+-----------------------------------+---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 2.7 总结：当子表与父表的关联字段正好是父表的分片字段时 ，子表直接根据父表规则进行分片，在数据录入的时候子表直接放在父表的分片上面，在进行关联查询join的时候，走的是父表的路由。 【重要】其它的总结： 当子表与父表的关联字段不是父表的分片字段时，必须通过查找对应的父表记录来确认子表所在分片，如果找不到则会抛出错误，在join查询的时候，路由走的是所有分片节点。
2.1K30发布于 2019-09-17 - 来自专栏JAVA葵花宝典
实战：Shardingsphere分库分表
官方地址：http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示，以订单表为例，演示shardingsphere分库分表的基本原理及配置。 spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = db$->{member_id % 2} # 分表策略 member_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = member_id # 分表策略 orderSn=222222, memberId=101, createTime=Mon Jun 15 17:23:47 CST 2020, status=1) 总结 shardingsphere分库分表可以解决单库单表的数据库的性能瓶颈问题 但分库分表也会增加系统的复杂度，例如跨库的join问题，事务问题，成本问题等，需要综合考虑是否有分库分表的必要。
3.1K11发布于 2020-06-17 - 来自专栏ops技术分享
分库分表方案(下)
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（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询 映射法 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。 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 1、水平扩容库（升级从库法) 注：扩容是成倍的。 六.分库分表总结 分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
1.6K10发布于 2021-06-08 - 来自专栏WD学习记录
分区 分库 分表 分片
分表，最终由N张表，系统读写时需要通过一定的规则找到数据需要映射到的表然后进行操作。 分库，多个数据库，每个数据库中有多张表， 分表： 优点： 单表并发能力提高，磁盘I/O提高，并发提高是单次查询的时间变短了，一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD中去了 读写锁影响的数据量变小 插入数据库需要重新建立索引的数据减少 实现： 实现最简单是使用merge分表，对程序代码可以做到透明 分区： 优点：突破磁盘读写能力 相对于单个文件系统或者硬盘，分区可以存储更多的数据 数据管理比较方便 建立分区表，根一般的表没有区别。 分库： 对于时效性不高的数据，可以通过读写分离缓解数据库压力，需要注意的是在业务分区上哪些业务是允许一定延迟的，以及数据同步问题 分片： 在分布式存储系统中，数据需要分散存储在多台设备上，数据分片就是用来确定数据在多台存储设备上分布的技术
1.1K30发布于 2019-08-14 - 来自专栏个人编程笔记
介绍下分库分表？
浏览量 2 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。拆分后，尽量从业务角度避免联查，否则性能方面将得不偿失。 垂直分库：可以把多个表按业务耦合松紧归类，分别存放在不同的库，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能，同时能提高整体架构的业务清晰度，不同的业务库可根据自身情况定制优化方案 水平分库：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库，每个库只有这个表的部分数据，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能。 水平分表：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中，每个表只有这个表的部分数据，这样做能小幅提升性能，它仅仅作为水平分库的一个补充优化。
30510编辑于 2023-03-03
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