mysql数据库分表分库的策略

一、MySQL数据库分表分库策略

在数据库管理和应用开发中，我们经常会遇到大数据量处理的问题。当单一数据表的数据量达到百万甚至千万级别时，查询和操作的效率会大大降低，这时，我们就需要采取分表分库的策略。本文将为你深入这一策略，希望能为你提供有效的帮助。

在MySQL数据库中，执行一个SQL语句的过程包括接收SQL、放入排队队列、执行SQL和返回执行结果。在这个过程中，最耗时的部分是SQL的执行。为了保证数据的完整性，MySQL引入了表锁定和行锁定的机制。在数据量大的情况下，一次执行的时间过长，等待的时间也就越长，这也是我们需要分表的原因。

二、分表方案详解

1. 集群方案：虽然这不是实际意义上的分表，但它能起到的效果与分表类似。通过创建MySQL集群，我们可以为一个数据库减轻负担。简单来说，就是把一个数据库的SQL请求分散到多个数据库服务器，从而缩短SQL排队队列中的等待时间。优点是扩展性好，无需复杂的PHP代码操作。但缺点也很明显，单个表的数据量并未减少，一次操作的时间仍然很长，而且硬件开销较大。

2. 分表策略：分表主要包括两种方式：垂直分割和水平分割。垂直分割是按照字段进行拆分，将原表中的某些字段拆分到新的表中，以提高主表的查询速度。例如，将用户登录所需的user和password字段单独建表。水平分割则是按照记录进行拆分，预先估计可能出现大数据量的表，将其分成若干个结构相同的表，并分布在不同的机器上。这种策略可以有效缩短查询时间，提高数据处理能力。

我们简单了解MySQL的主从复制功能。这一功能解决了数据库的读写分离问题，并显著提升读操作的性能。但在使用过程中也遇到了一系列问题，如写入操作的扩展性不足、写入缓存失效、复制延迟以及锁表率上升等。为了解决这些问题，我们转向垂直分区策略。通过将不同业务的数据放置在独立的数据库服务器上，即使某一业务出现问题也不会影响其他业务的正常运行。这种方式还实现了负载均衡，大大提高了数据库的吞吐能力。对于单表数据量急剧增长的问题，垂直分区并不能完全解决。水平分片（Sharding）成为了一个有效的解决方案。通过将用户按特定规则（如ID哈希）分组，并将该组用户的数据存储在一个数据库分片中。随着用户数量的增长，只需简单添加服务器即可应对。确定某个用户所在的分片可以通过建立用户和分片对应的数据表来实现。

维度选择的问题

在数据库管理中，分库分表是一种常见的数据组织策略。当用户购买商品并产生交易记录时，我们面临一个选择：按照用户维度还是商品维度进行分表。

按照用户维度分表，可以迅速查找到某个用户的购买情况，但查询某商品被购买的情况则可能比较麻烦。反之，按照商品维度分表，商品购买情况查询方便，但查询用户的交易记录则可能更为复杂。解决这一问题的方法包括：

a. 扫表方式

这种方法基本不可行，效率太低。

b. 记录两份数据

可以同时按照用户维度和商品维度进行分表，记录两份数据，这样两种查询都能高效完成。

c. 使用搜索引擎

搜索引擎可以有效地解决这一问题，但如果需要实时性查询，则还需关注实时搜索技术。

联合查询的问题

联合查询在分库分表的场景下基本不可能实现，因为关联的表可能不在同一数据库中。

避免跨库事务

应避免在一个事务中同时修改多个数据库中的数据，这会增加操作复杂性和可能影响效率。

数据组织建议

建议尽量将同一组数据放到同一DB服务器上。例如，将卖家a的商品和交易信息都放到同一个数据库中，以避免数据库间的依赖。在实际应用中，绝大多数情况下的读取操作远大于写入操作。MySQL提供了读写分离的机制，所有的写操作对应到Master数据库，读操作可以在Master和Slave机器上进行。但需注意，写操作过多会影响Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群将不能正常工作。当写操作压力很大时，必须进行分库操作。

为什么需要分库分表？

当使用MySQL时，随着数据量的增长，会遇到性能瓶颈。需要分库分表的主要原因不仅仅是MySQL处理不了大量的数据，更是因为大表在调整结构时会遇到困难，如文件系统对大于一定大小的文件处理存在问题，以及表过大导致的写入数据困难等。在实际应用中，当单表数据量达到一定规模时（如物理大小超过80G，记录数超过5亿），进行分库分表是一个较为合理的选择。至于具体的分库分表策略，可以根据实际情况和业务需求进行规划。例如，可以测试发现单表在1000万条记录以下时读写性能较好，因此可以以此为参考进行规划。