MySQL 分库分表

分表

分表

将表按照某种规则拆分成多个表。

分表的使用原因

当数据量超大的时候，B-Tree索引效果很变差。

垂直分区

切分原则：把不常用或存储内容比较多的字段分到新的表中可使表存储更多数据。

原因，Innodb主索引叶子节点存储着当前行的所有信息，所以减少字段可使内存加载更多行数据。

水平分区

切分原则： 增量区间或散列或其他业务逻辑。

使用哪种切分方法要根据实际业务逻辑判断。

范围分区：

比如对表的访问多是近期产生的新数据，历史数据访问较少，可以考虑根据时间增量把数据按照一定时间段（比如每年）切分。

Hash分区：

如果对表的访问较均匀，没有明显的热点区域，则可以考虑用范围（比如每500w一个表）或普通Hash或一致性Hash来切分。

分区表

是什么

分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表实现。

为什么

当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了。

MySQL帮我们实现了传统分表后的SQL中间件。

对于原表分区后，对于应用层来说可以不做变化。

分区方式

哈希分区：使用哈希函数将数据均匀分布到不同的分区。

按范围分区：按照时间，地点分区等。

分区的使用场景

对数据的操作只涉及一部分数据，而不是所有数据 

为什么使用了分表

当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法有效作用时候。

垂直分表切分原则

把不经常用的字段或者内容多个字段储存到另外一个表，因为InnoDB储存引擎的机制可以储存更多的数据。

水平分表切分原则

表访问的很均匀的话可以使用hash分区，行均匀的分到多表中。

表访问不均匀的话比如查看近期的数据多的话，可以使用按照范围分区。

分库

分库

将数据库的表分到多个数据库中。

分库使用原因

当单台数据库性能不满足需求时，数据库磁盘IO瓶颈和网络IO瓶颈。

分库的原则 

根据业务紧密程度拆分，因为跨数据库无法联表查询。