前言

由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。

一、为什么要分库分表？

1. 分库的原因

数据库的关键性能指标主要有 磁盘空间、内存、CPU 。在数据库配置无法升级的情况下，当数据量过大可能产生如下的一些问题：

1. 磁盘空间不足，数据库将无法进行增删改等操作；
2. CPU 或内存不足，则可能导致读写性能低产生慢 SQL，进而导致 数据库链接池被打满、内存溢出 等问题。

这时就需要进行分库操作，来保证数据库的稳定和性能。

2. 分表的原因

由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。就拿使用最多的 MySQL 来进行说明。

MySQL 的默认引擎是 InnoDB，数据是存在聚簇索引中，而聚簇索引的底层数据结构是 B+ Tree，即使 B+Tree 已经在 B Tree 的基础上优化了空间利用率，但是随着数据规模的增大，树的高度也会达到一定规模，高度能够决定磁盘IO的次数，磁盘IO次数越多，对于性能就会越低。

3. 微服务架构

现在大部分公司的系统架构都已是分布式系统和微服务架构，根据公司的业务划分，分解为功能单一的数据库。此时会需要进行分库分表操作。

二、数据量多大才需要分库分表？

如下图，根据阿里开发手册中描述，单表超 500 万行，或容量超 2GB 时推荐分库分表。但是具体的情况还是需要根据业务需求、数据库硬件配置、CPU 性能等方面综合评估。

除此之外，要想详细的估算出数据量的瓶颈，还需要根据表的结构以及索引情况，表的字段不同的类型占用的大小也不同，故每条数据占用的大小也不同， B+Tree 每一层的存储数据量的大小也会发生变化。

综上，数据量多大需要根据自身情况去评估，并不一定是网上所说的 1000 万，也不一定是阿里所说的大于 500 万，这就是有些企业单表数据即使超过几千万仍可稳定运行的原因。

三、什么是分库分表？

1. 分库

将数据库中的表按照某种规则拆分到多个数据库中，来保证系统的稳定和性能。

如图，将 DataBase 中的 2 张表拆分成 trade 库和 acount 库，分别存 order 表和 acount 表。

2. 分表

将表中数据按照某种规则拆分到多张表中，提升查询效率。

如图，将 order 表拆分成 order_shanghai 和 order_beijing，分别存上海和北京的订单数据。

四、如何分库分表？

分库分表的核心就是 数据切分（Sharding） ，以及切分后对数据的快速定位与结果整合，从而到提升数据库操作性能的目的。分库分表可以从垂直和水平两种纬度进行拆分。

1. 垂直拆分

垂直拆分包含垂直分库和垂直分表。

1.1 垂直分库

垂直分库指的是，将某个库中的表拆分到多个库，每个库包含的表不一样。一般主要是按照业务维度进行拆分，不同的业务数据放到对应的数据库中，核心理念是 转库专用 ，这也是微服务拆分的一个重要依据。

如图，在电商系统中，主要包含的业务有商品、用户、支付、库存等，在对数据库进行划分时，每个业务对应一个数据库。

垂直分库优点：

1. 降低单数据库服务的压力，增加系统可用性；
2. 业务清晰，各系统间解耦合；
3. 提升 IO 性能，增加数据库链接数以及其他硬件的瓶颈。

垂直分库缺点：

1. 不同库之间的数据一致性无法保证，需要通过分布式事务；
2. 依然存在单库、单表数据过大的问题，需要结合水平拆分；

1.2 垂直分表

垂直分表指将存在一张表中的 不同字段 拆分为多张表，是一种 大表拆小表 的模式。拆分后的表字段、结构均不同，组合一起则是原表。

一般是将经常修改的、数据较大的、不常查询的字段拆分到“扩展表”中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段长度也都较短，减少了查询时的磁盘 IO，提升数据库效率。

如下图，我们在进行下单时一般需要存储快照信息，该字段有长且不常使用，故拆分出来可提高订单信息的查询效率。

垂直分表优点：

1. 降低表的数据规模，提升效率；
2. 减少单条数据占用空间，减少磁盘 IO。

垂直分表缺点： 依然存在单表数据过大的问题，需要结合水平拆分；

2. 水平拆分

水平拆分包含水平分库和水平分表。

2.1 水平分库

水平分库是将数据库中的表数据按照某种规则拆分到多个库中，以实现水平扩展，提升数据库读写性能。

一般切分到不同的库中的表结构是相同的，表中数据不同，且伴随水平分表。

如下图，将 DB-trade 库中的 order 表水平切分到 DB-trade 1 和 DB-trade 2 库中。

水平分库优点：

1. 极大降低单库数据规模，提高系统高并发能力；
2. 业务代码改动小，不需要拆分业务。

水平分库缺点：

1. 跨库的 join 关联查询性能较差，增加开发复杂度；
2. 单库的自增 ID 受影响。

2.2 水平分表

水平分表是将数据按照某种规则拆分到多张表，多张表还是属于一个库且结构相同。 大大减少单表数据量，提升查询效率，但是对数据库的压力没有帮助 。

如下图，一张 order 订单表有 400 万数据，经过水平拆分出来 2 个表 order_1 和 order_2，每张表存有数据 200万，以此类推。

水平分表优点：

1. 大大减少单表数据量，提升查询效率；
2. 业务代码改动小，不需要拆分业务。

水平分表缺点： 多张表属于一个库，数据库的压力仍存在。

五、分库分表可能有哪些问题？

1. 事务问题

分库可能导致一次事务的执行的数据不在同一个服务器上，数据库层面无法实现所有服务的事务操作。可能会产生数据不一致的情况。

解决方案是通过分布式事务，来能最大限度保证了数据库操作的原子性，详情见我的另一篇文章 分布式事务。

2. 主键唯一性问题

在数据库表设计时，经常会使用自增ID作为数据主键，这就导致后续在迁库迁表、或者分库分表操作时，会因为主键的变化或者主键不唯一产生冲突。

解决方案是通过一些策略生成全局唯一的分布式 ID，详情见我的另一篇文章 分布式 ID 。

3. 跨库多表join问题

拆分之前，应用中很多列表或详情的数据可以通过 join 来完成，但是分库拆分后，数据可能分布在不同的服务器上，这种跨节点的 join 会有很多问题。

解决方案是避免挂库多表 join 的产生：

1. 可以采用多次查询业务层进行数据组装；
2. 将存在关联关系的表拆分在同一数据库下；
3. 字段冗余避免 join 查询。

4. 跨库聚合查询问题

跨库进行聚合查询时，如 group by，order by 等，会变的异常复杂，导致常需要复杂的业务代码才能实现上述业务逻辑。

解决方案有：

1. 业务代码中分别查询，然后组装数据（可能需要用一些排序算法优化效率）；
2. 使用专业的分布式框架，比如开源框架：ElasticSearch；

结语

本文主要讲述的是我们在开发过程中为什么需要分库分表，以及分库分表的场景、方案和可能出现的问题。因为一些内容的扩展点还有很多，放在一起影响阅读，本文只是简单的讲述了分库分表的一些基础知识，后续会针对分库分表分片方案、常用中间件的原理和使用，以及如何完整落地一个分库分表方案进行开展。

参考：

[1] 程序员小富. 好好的系统，为什么要分库分表？

[2] 鹅厂架构师. 一文读懂数据库分库分表.