什么是分库分表
分库分表是一种数据库架构设计模式，旨在处理大规模数据和高并发访问的情况。
分库分表是将一个大型数据库分割成多个小型数据库（分库），并将每个小型数据库中的表分割成多个子表（分表）。
如下图所示：
为什么要分库分表？
1.性能优化
大型数据库在查询和写入时可能会出现性能问题，分库分表可以提高查询性能和写入吞吐量。
比如：
- 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候，达到了亿级数据，就可以考虑分表了。
- 随着业务体量扩大，数据规模达到百万行，数据库索引树庞大，查询性能出现瓶颈。
- 当频繁插入或者联合查询时，梳速度变慢。
2.可扩展性
随着数据量的增长，单一数据库可能无法满足需求。
比如：用户并发流量规模扩大，由于单库(单服务器)物理性能限制也无法承载大流量。
通过分库分表，可以将负载均衡到多个数据库服务器上，从而实现可扩展性。
3.容错性
分库分表可以提高系统的容错性，如果一个数据库或表发生故障，其他数据库和表仍然可以正常工作。
如何分库分表
数据库分库分表，主要就分为：分库和分表两种。
如下图所示：
1.垂直划分(分库)
垂直划分是将数据库中的不同数据表按照业务逻辑，或数据特性划分到不同的数据库中。
例如：一个电子商务应用可以将用户信息、订单信息、商品信息分别存储在不同的数据库中。
每个分库都可以在独立的数据库服务器上运行，这样可以分散数据库的负载，提高性能和可用性。
分库通常根据一些划分规则，例如按照用户ID的哈希值、按照地理位置等将数据划分到不同的数据库中。
2.水平划分（分表）
水平划分是将数据库中的一个大表拆分成多个小表，每个小表存储部分数据。
通常，可以按照某种规则，如数据范围、哈希值等，将数据划分到不同的子表中。
结果：
- 每个表的结构都一样；
- 每个表的数据都不一样，没有交集；
- 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，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。推荐：一次SQL查询优化原理分析
分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。
分库分表工具
常见的数据库分库分表中间件，主要包含：Cobar：Cobar 、ShardingSphere 等。
1.ShardingSphere
ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库中间件，提供了分库分表、读写分离、分布式事务等功能。
它支持多种关系型数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。
2.MyCAT
MyCAT是一个开源的MySQL数据库中间件，专门用于分库分表场景，并提供了SQL路由、读写分离等功能。
3.Cobar
Cobar 是阿里巴巴开源的数据库中间件，适用于分库分表架构，它支持基于哈希和范围的数据切分，并提供了数据路由和负载均衡功能。
4.TencentDB for MySQL
腾讯云的分布式数据库服务，支持分库分表和读写分离，可以轻松扩展和管理MySQL数据库。
分库分表适用场景
分库分表适用场景，主要包含：
- 大型应用程序： 对于有大量数据和高并发需求的大型应用程序，分库分表是一个合适的选择。
- 数据隔离： 当需要将不同业务数据隔离存储时，可以使用分库分表来实现。
- 负载均衡： 需要负载均衡和高可用性的情况下，分库分表可以提供解决方案。
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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