场景应用：如何实现MySQL的分库分表？

数据分库分表

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

数据分库分表就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。

数据分库分表根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分

垂直（纵向）切分

垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。

例如下图是对下单过程业务的拆分：

将不同模块的数据表分库存储，模块间不相互关联查询。如果有，就必需通过数据冗余或应用层二次加工来解决。这种方法业务和数据结构最清晰，但若不能杜绝跨库关联查询。

垂直切分的分片规则

垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。

在字段很多的情况下（例如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导致跨页，造成额外的性能开销。另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。

例如下图扩展表的示例：

垂直切分的优缺点

优点：

• 解决业务系统层面的耦合，业务清晰

• 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

• 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点：

• 部分表之间无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
• 分布式事务处理复杂
• 依然存在单表数据量过大的问题（还需要水平切分）

水平（横向）切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。

如图所示：

库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。

水平切分的优缺点

优点：

• 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力

• 应用端改造较小，不需要拆分业务模块

缺点：

• 跨分片的事务一致性难以保证
• 跨库的join关联查询性能较差
• 数据多次扩展难度和维护量极大

水平切分的分片规则

水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。

几种典型的数据分片规则为：

1、根据数值范围

数值范围是指的按照时间区间或ID区间来切分。

例如：

• 按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；
• 按照ID将userId为1_{9999的记录分到第一个库，10000}20000的分到第二个库，以此类推。

某种意义上，某些系统中使用的"冷热数据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。

这样的优点在于：

• 单表大小可控
• 天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移
• 使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题。

缺点：

• 热点数据成为性能瓶颈。连续分片可能存在数据热点，例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询

2、根据数值取模

一般采用hash取模mod的切分方式，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。

优点：

• 数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈

缺点：

• 后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash算法能较好的避免这个问题，关于一致性哈希算法的讲解可以参考我的另一篇博文：https://yangyongli.blog.csdn.net/article/details/126333993）

• 容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。

分库分表带来的问题

分库分表能有效的环节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，但是引入分库分表后额外增加了系统设计的一些问题：

1、分布式事务问题

对业务进行分库之后，同一个操作会分散到多个数据库中，涉及跨库执行 SQL 语句，也就出现了分布式事务问题。

比如数据库拆分后，订单和库存在两个库中，一个下单减库存的操作，就涉及跨库事务。

解决方案：关于分布式事务的处理，可以使用分布式事务中间件，实现 TCC 等事务模型；也可以使用基于本地消息表的分布式事务实现。

2、跨库关联查询问题

分库分表后，跨库和跨表的查询操作实现起来会比较复杂，性能也无法保证。

解决方案：在实际开发中，针对这种需要跨库访问的业务场景，一般会使用额外的存储，比如维护一份文件索引。另一个方案是通过合理的数据库字段冗余，避免出现跨库查询。

3、跨库跨表的合并和排序问题

分库分表以后，数据分散存储到不同的数据库和表中，如果查询指定数据列表，或者需要对数据列表进行排序时，就变得异常复杂，则需要在内存中进行处理，整体性能会比较差，一般来说，会限制这类型的操作。

解决方案：具体的实现，可以依赖开源的分库分表中间件来处理。

4、全局主键避重问题
在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。

解决方案：因此需要单独设计全局主键，以避免跨库主键重复问题。也可以使用数据分片中间件

5、数据迁移、扩容问题
当业务高速发展，面临性能和存储的瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）

如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片，则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。

数据切分的时机

下面讲述一下什么时候需要考虑做数据切分。

1、首先是：能不切分尽量不要切分

没有逗你，并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。所以说：不要为了去分库分表而去分库分表。

不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。

2、数据量过大，正常运维影响业务访问时进行切分

正常运维指的是：

1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。例如1T的数据，网络传输占50MB时候，需要20000秒才能传输完毕，整个过程的风险都是比较高的

2）对一个很大的表进行DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时间会很长，这段时间业务不能访问此表，影响很大。如果使用pt-online-schema-change，使用过程中会创建触发器和影子表，也需要很长的时间。在此操作过程中，都算为风险时间。将数据表拆分，总量减少，有助于降低这个风险。

3）大表会经常访问与更新，就更有可能出现锁等待。将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力

3、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分，注意是某些字段
举个例子，假如项目一开始设计的用户表如下：

id  bigint #用户的ID
name varchar #用户的名字
last_login_time datetime #最近登录时间
personal_info text #私人信息
..... #其他信息字段

在项目初始阶段，这种设计是满足简单的业务需求的，也方便快速迭代开发。

而当业务快速发展时，用户量从10w激增到10亿，用户非常的活跃，每次登录会更新 last_login_name 字段，使得 user 表被不断update，压力很大。而其他字段：id, name, personal_info 是不变的或很少更新的，此时在业务角度，就要将 last_login_time 拆分出去，新建一个 user_time 表。

personal_info 属性是更新和查询频率较低的，并且text字段占据了太多的空间。这时候，就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。

4、数据量快速增长
随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了。此时一定要选择合适的切分规则，提前预估好数据容量

5、安全性和可用性

在业务层面上垂直切分，将不相关的业务的数据库分隔，因为每个业务的数据量、访问量都不同，不能因为一个业务把数据库搞挂而牵连到其他业务。利用水平切分，当一个数据库出现问题时，不会影响到100%的用户，每个库只承担业务的一部分数据，这样整体的可用性就能提高。狡兔三窟么，懂得都懂。

分库分表实战设计分析

用户中心业务场景

用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、查询/修改等功能，其核心表为：

User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname)

其中

• uid为用户ID, 主键
• login_name, passwd, sex, age, nickname 是用户属性

在进行分库分表前，我们首先需要对业务场景需求进行梳理：

用户方面：用户是前台访问，访问量较大，需要保证高可用和高一致性，主要有两类需求：

• 用户登录：通过login_name/phone/email查询用户信息，1%请求属于这种类型

• 用户信息查询：登录之后，通过uid来查询用户信息，99%请求属这种类型

运营方面：运营人员是后台访问，支持运营需求，按照年龄、性别、登陆时间、注册时间等进行分页的查询。使用的是内部系统，访问量较低，对可用性、一致性的要求不高。所以分库分表没有必要。

切分方案分析

垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。目前我们的表中没有“冗余的列”，每次查询都是必要的信息，所以进行垂直拆分没必要；

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。当我们的用户量从10w激增到10亿，用户非常的活跃，此时就需要拆分为多个数据表，每个表只包含一部分用户数据。

所以当数据量越来越大时，需要对数据库进行水平切分，切分方法有"根据数值范围"和"根据数值取模"。

根据数值范围

“根据数值范围”：以主键uid为划分依据，按uid的范围将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid范围为0_{1000w的数据，user-db2存储uid范围为1000w}2000wuid数据。

优点是：扩容简单，如果容量不够，只要增加新db即可。

缺点是：请求量不均匀，一般新注册的用户活跃度会比较高，所以新的user-db2会比user-db1负载高，导致服务器利用率不平衡

根据数值范围

“根据数值取模”：也是以主键uid为划分依据，按uid取模的值将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid取模得1的数据，user-db2存储uid取模得0的uid数据。

优点是：数据量和请求量分布均均匀

缺点是：扩容麻烦，当容量不够时，新增加db，需要rehash。需要考虑对数据进行平滑的迁移。

非uid的查询方法

水平切分后，对于按uid查询的需求能很好的满足，可以直接路由到具体数据库。而按非uid的查询，例如login_name，就不知道具体该访问哪个库了，此时需要遍历所有库，性能会降低很多。

对于用户方面，可以采用"建立非uid属性到uid的映射关系"的方案；对于运营方面，可以采用"前台与后台分离"的方案。

用户：建立非uid属性到uid的映射关系

1）映射关系

例如：login_name不能直接定位到数据库，可以建立login_name→uid的映射关系，用索引表或缓存来存储。当访问login_name时，先通过映射表查询出login_name对应的uid，再通过uid定位到具体的库。

映射表只有两列，可以承载很多数据，当数据量过大时，也可以对映射表再做水平切分。这类kv格式的索引结构，可以很好的使用cache来优化查询性能，而且映射关系不会频繁变更，缓存命中率会很高。

2）基因法

分库基因：假如通过uid分库，分为8个库，采用uid%8的方式进行路由，此时是由uid的最后3bit来决定这行User数据具体落到哪个库上，那么这3bit可以看为分库基因。

上面的映射关系的方法需要额外存储映射表，按非uid字段查询时，还需要多一次数据库或cache的访问。如果想要消除多余的存储和查询，可以通过f函数取login_name的基因作为uid的分库基因。

生成uid时，参考上文所述的分布式唯一ID生成方案，再加上最后3位bit值=f(login_name)。当查询login_name时，只需计算f(login_name)%8的值，就可以定位到具体的库。不过这样需要提前做好容量规划，预估未来几年的数据量需要分多少库，要预留一定bit的分库基因。

id生成过程如下所示：

拿login_name是yurumeng为例子，yurumeng生成的基因为011，那么他就是融入到最终的64位id上

运营：前台与后台分离

对于用户侧，主要需求是以单行查询为主，需要建立login_name/phone/email到uid的映射关系，可以解决这些字段的查询问题。

而对于运营侧，很多批量分页且条件多样的查询，这类查询计算量大，返回数据量大，对数据库的性能消耗较高。此时，如果和用户侧公用同一批服务或数据库，可能因为后台的少量请求，占用大量数据库资源，而导致用户侧访问性能降低或超时。

这类业务最好采用"前台与后台分离"的方案，运营侧后台业务抽取独立的service和db，解决和前台业务系统的耦合。由于运营侧对可用性、一致性的要求不高，可以不访问实时库，而是通过binlog异步同步数据到运营库进行访问。

复杂业务逻辑：搜索引擎

当然在数据量很大的情况下，上面的方案也不是最好的，我们可以使用ES搜索引擎或Hive来满足后台复杂的查询方式。

支持分库分表中间件

站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案：

分库分表常见的中间件

1）cobar

cobar是阿里的b2b团队开发和开源的，属于proxy层方案，介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过JDBC驱动访问cobar集群，cobar根据SQL和分库规则对SQL做分解，然后分发到MySQL集群不同的数据库实例上执行。cobar并不支持读写分离、存储过程、跨库join和分页等操作。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，算是淘汰了。

2）TDDL

TDDL是淘宝团队开发的，属于client层方案。支持基本的crud语法和读写分离，但是并不支持join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为使用还需要依赖淘宝的diamond配置管理系统。

3）atlas

atlas是360开源的，属于proxy层方案。以前是有一些公司再用的，但是社区最新的维护都在5年前了，现在用的公司也基本没有了。

4）sharding-jdbc

sharding-jdbc是当当开源的，属于client层方案。这个中间件对SQL语法的支持比较多，没有太多限制。2.0版本也开始支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务）。目前社区也还一直在开发和维护，算是比较活跃，是一个现在也可以选择的方案。

5）mycat

mycat是基于cobar改造的，属于proxy层方案。其支持的功能十分完善，是目前非常火的一个数据库中间件。社区很活跃，不断在更新。

小总结

分库分表有 垂直切分 和 水平切分 两种方式，在复杂的业务场景中，也可能会选择两者结合的方式。

切分方式	定义	优点	缺点	应用场景
垂直切分	数据表 列 的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表，具体地，根据数据库里面数据表的相关性进行拆分	可以使行数据变小，在查询时减少读取的 Block 数，减少 I/O 次数；简化表结构，更易于维护	主键会出现冗余，需要管理冗余列；会引起 JOIN 操作；加大事务管理的难度	适合 表多 且 各项 业务逻辑 划分清晰、低耦合情景
水平切分	数据表 行 的拆分，是一种横向按业务维度切分的方式，保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片	可支持非常大的数据量存储；应用端改造少	分片事务难以解决；会增加逻辑、部署、应用和运维的各种复杂度	水平拆分更适合进行 分库 或者 单表数据量大 且表中的数据本身就有独立性