前言
现代业务越来越复杂，数据量也越来越大，关系型数据库本身就比较容易形成系统瓶颈，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一定量级以后，比如1000万，由于查询维度较多，即使添加从库，优化索引，做很多操作时性能还是下降严重。
这个时候要如何提高数据的性能呢？
有人说，可以通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力，比如换更快的硬盘，换更强的CPU。
这种方案成本是很高的，并且瓶颈有时候往往不在硬件上，而在数据库本身。
基于这种现状，分表/分库就出现了！
什么是分别分库
分表分库是两种操作，一种是分表，一种是分库。
但是他们的中心思想都是将数据分散，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。
例如，将某业务的数据库分为若干个独立的数据库，并且对于大表也拆分为若干小表，这样就很大程度上降低了并发数据查询时的数据冲突。
分表
垂直分表
定义：将一个表按照字段分为多表，每个表里面都存储其中一部分字段。
我们以商品表来举例子：
商品信息中，一般包括多条字段，如商品名、价格、简介……
而其中商品名和价格可能是最重要的，而简介就相对没有那么重要。
对比两者：
- 商品名和价格：字段很小，请求很频繁。
- 简介：字段很大，一般只有详情页才需要它。
大字段都如下几个坏处：
- 由于数据量本身大，需要更长的读取时间
- 跨页时，单页内的数据行越多数据库整体性能越好，而大字段占用空间大，单页内存储行数小，因此IO效率低
- 据库以行为单位将数据加载到内存中，表中字段越短，内存能加载的数据越多，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。
因此简介这种低频数据，会拖累商品名和价格这种高频数据，这个时候，我们就可以将简介从表中拆分出来。
这样做的好处是：
-
查看详情的用户与商品信息浏览互不影响，避免了IO争抢并减少锁表的几率。
-
充分发挥高频数据（商品名和价格）的操作效率，商品名和价格的操作的高效率不会被商品简介的低效率所拖累。
水平分表
定义：同一个数据库内，对数据行拆分，不影响表结构。
优点：
-
优化单一表数据量过大而产生的性能问题。
-
避免IO争抢而减少锁表的几率。
分库
虽然通过分表性能得到一定程度的提升，但是很多时候还无法达到预期效果。
因为数据库始终限制在一台服务器上，所以分表有如下几个局限性：
- 磁盘空间可能不够。
- 只解决了单一表数据量过大的问题。
- 每个表还是竞争同一个物理机的物理资源。
垂直分库
定义：专库专用，按照业务将表进行分类，分布在不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上
例如，我们可以将购物车表、商品表、店铺表、买家表分在不同的服务器中。
优点：
- 解决业务层面的耦合，业务清晰
- 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，垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈
水平分库
随着业务的继续扩大，垂直分库也将在次面临单表过大的情况。
而已经经过了垂直分库，我们很难再进行进一步的垂直细分，这时候就要尝试水平分库了。
水平分库和水平分表十分相似，应该说就是水平分表是水平分库的一种延续。
定义：同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，库放在不同的服务器上。
优点：
-
解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈
-
提高了系统的稳定性及可用性
分库分表的缺点
分页/排序
在同一张表时，只需要用limit、order by便可轻松搞定。
跨节点多库进行查询时，分页、排序，就变得很复杂。
- 先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回
- 然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序
主键重复
分表分库会让平时经常使用的主键自增长形同虚设。生成的ID无法保证全局唯一。
因此我们需要单独设计全局主键，以便面跨库主键重复问题。
事务的一致性
因为分库分表把数据分布在不同的库、不同服务器，所以不可避免的带来分布式事务问题。
当一个请求要先请求数据库A，再请求数据库B，这两个属于同一个事务，多个库会导致分布式事务问题。
需要有一些措施来保证事务一致性的问题，这里不在展开，有兴趣自行了解。
关联查询
分库后，如果两个表不在同一个数据库，甚至不在同一台服务器上，无法进行关联查询。
解决方案：
- 将原关联查询分为两次查询
- 第一个查询的结果找出关联数据id
- 根据id发起第二次请求得到关联数据
- 最后将获得的数据进行拼装
总结
分库分表的诞生是为了解决数据库的性能瓶颈，虽然有很多好处，但相应的也有很多坏处。
但在业务量还不大的时候，我们其实应该首先考虑索引、缓存、读写分离等方案，盲目使用分表分库技术，会导致业务变得臃肿，反而徒增烦恼。