mysql分库分表怎么分,mysql分库分表注意哪些

浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

mysql分库分表一般有如下场景

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其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。

在 《聊一聊扩展字段设计》 一文中有讲解到基于KV水平存储扩展字段方案,这就是非常典型的可以水平分表的场景。主表和kv表是一对N关系,随着主表数据量增长,KV表最大N倍线性增长。

这里我们以分KV表水平拆分为场景

对于kv扩展字段查询,只会根据id + key 或者 id 为条件的方式查询,所以这里我们可以按照id 分片即可

分512张表(实际场景具体分多少表还得根据字段增加的频次而定)

分表后表名为kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次类推!

水平分表相对比较容易,后面会讲到基于mybatis插件实现方案

场景:以下我们基于博客文章表分库场景来分析

目标:

表结构如下(节选部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024个库,按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001库

user_id % 1024 = 2 分到db_002库

依次类推

目前是2个节点,假如后期达到瓶颈,我们可以增加至4个节点

最多可以增加只1024个节点,性能线性增长

对于水平分表/分库后,非shardingKey查询首先得考虑到

基于mybatis分库分表,一般常用的一种是基于spring AOP方式, 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

为了比较直观解决这个问题,我分别在Executor 和StatementHandler阶段2个拦截器

实现动态数据源获取接口

测试结果如下

由此可知,我们需要在Executor阶段 切换数据源

对于分库:

原始sql:

目标sql:

其中定义了三个注解

@useMaster 是否强制读主

@shardingBy 分片标识

@DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略

1)编写entity

Insert

select

以上顺利实现mysql分库,同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。

此插件具体实现方案已开源:

目录如下:

mysql分库分表,首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU),是分库还是分表,分多少？不能为了分库分表而拆分。

原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。

以上基于mybatis插件分库分表是一种实现思路,还有很多不完善的地方,

例如:

如何实现mysql的分库分表

1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整 性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql 对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。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。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这 也是我们为什么要分表的原因。

分库分表技术及技术方案

一、分库分表的必要性

分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。

通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。

提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。

二、分库分表的思路

1、垂直区分

垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。

垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。

2、水平区分

水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。

水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。

以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。

三、分库分表的原理分析

分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；

路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放；

1、Hash取模方案

根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。

2、Range范围方案

range根据范围进行划分，如日期，大小。此方案不存在数据迁移，但存在热点问题。

四、分库分表的技术选型

1、技术选型

解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。

（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。

（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。

（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。

（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。

2、中间件

解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。

（1）Proxy模式

（2）Client模式

把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。

（3）中间件的比较

由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。

五、分库分表的实践

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）。

在这里我们选用中间件share-jdbc。

1、引入maven依赖

2、spring boot规则配置

行表达式标识符可以使用${...}或$-{...}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$-{...}。

3、创建DataSource

通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。