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分库分表

2022-07-17 08:47:00 【InfoQ】

前文说到大部分的业务场景是读多写少，查询的qps要远高于写入。所以当业务出现查询性能下降时，可以考虑使用主从读写分离。这确实会缓解很长一段时间，如同智齿消炎后的风平浪静，但智齿不拔总有一天你会受不了反复发炎的痛苦，业务也是。查询的性能瓶颈缓解之后，写入的性能下降往往随着而来，而且来的更猛烈，数据量暴增，查询也会收到牵连。为了解决写入的问题，聪明的人类又使出了分库分表这招。

分库分表的演进

分库分表其实是两件事，但思路都是通过增加若干个主库来解决单表数据量的不可控增长。一个人打不过，可以打电话摇一车人来，这就是核心思想。

首先分库比较低级，通过将一些业务密集的表单独拿出来形成一个独立的库来提供操作。比如用户表，订单表这样的核心场景且数据量庞大的表，一个库拆成两个库。

这样一分为二，可以显著的缓解一个库的连接池压力。但单表数据量还是那么大，查询的压力并没有缓解，即使有索引依然会比较慢。

奔着缩减单表数据量的目的去优化，自然我们会想到可以根据表字段的特征去拆分。目前用的最多的2个方案是：

根据uid做hash

根据创建时间区间做分表当然也肯定有其他更适合的字段，这要根据业务而定。以上的分库思路如下图所示：

注意事项

复杂的系统必然比简单的系统问题更多，分库分表的引入也必然会带来更多的问题。首先得能驾驭才能使用，不然可能适得其反。首先，既然分了N个库，那数据查询时就必然要带上一个可以快速索引到对应库的字段。但凡出现一个跨库性能就会直线下降。所以这时候，需要一个分区键来告诉我们去哪一个库去查。分区键在第一种情况下是uid，但如果想用name去查还是要获取对应的uid，这个时候甚至需要一张映射表，这个映射表也可以分库。按照时间段来分库的缺点在于要记得去创建新库，不记得业务就挂了。