互联网公司常用分库分表方案汇总

概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

结果：

• 每个库的结构都不一样;
• 每个库的数据也不一样，没有交集;
• 所有库的并集是全量数据;

场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4、垂直分表


 

• 每个表的结构都不一样;
• 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据;
• 所有表的并集是全量数据;

场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。

但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

三、分库分表工具

sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc;

TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer;

• 每个表的结构都不一样;
• 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据;
• 所有表的并集是全量数据;

场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。

但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

三、分库分表工具

sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc;

TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer;

（编辑：威海站长网）

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