分庫分表是解決數據庫性能瓶頸的常用技術手段，主要用于應對數據量過大、讀寫壓力過高的問題。通過將數據分散到多個數據庫或表中，可以提高系統的擴展性和性能。

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1. 分庫分表的核心概念

（1）分庫

• 定義：將數據分散到多個數據庫中，每個數據庫存儲一部分數據。
• 優點：
  • 分散讀寫壓力，提高并發能力。
  • 提高系統的可用性和容錯能力。
• 缺點：
  • 跨庫查詢復雜，需要額外的邏輯處理。
  • 數據一致性維護難度增加。

（2）分表

• 定義：將數據分散到多個表中，每個表存儲一部分數據。
• 優點：
  • 減少單表數據量，提高查詢性能。
  • 降低索引大小，提高寫入性能。
• 缺點：
  • 跨表查詢復雜，需要額外的邏輯處理。
  • 數據一致性維護難度增加。

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2. 分庫分表的策略

（1）水平分庫分表

• 定義：將數據按行分散到多個庫或表中。
• 常用策略：
  • 按范圍分片：如按用戶 ID 范圍、時間范圍、區域范圍等。
  • 按哈希分片：如對用戶 ID 取模，分散到不同的庫或表中。

（2）垂直分庫分表

• 定義：將數據按列分散到多個庫或表中。
• 常用策略：
  • 按業務分庫：如將用戶數據、訂單數據存儲在不同的數據庫中。
  • 按字段分表：如將大表中的常用字段和不常用字段拆分到不同的表中。

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3. 分庫分表的實現方式

（1）應用層實現

• 在應用層通過代碼實現分庫分表邏輯。
• 優點：靈活可控。
• 缺點：開發復雜度高，維護成本高。
• 示例：

（2）中間件實現（推薦）

• 使用數據庫中間件（如 MyCat、ShardingSphere）實現分庫分表。
• 優點：簡化開發，支持動態擴展。
• 缺點：依賴中間件，可能存在性能瓶頸。

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4. 分庫分表的挑戰

（1）跨庫/跨表查詢

• 問題：分庫分表后，跨庫或跨表查詢變得復雜。
• 解決方案：
  • 使用全局表或冗余數據。
  • 通過中間件支持跨庫查詢。

（2）數據一致性

• 問題：分庫分表后，數據一致性維護難度增加。
• 解決方案：
  • 使用分布式事務（如 2PC、TCC）。
  • 通過消息隊列實現最終一致性。

（3）主鍵生成

• 問題：分庫分表后，主鍵可能重復。
• 解決方案：
  • 使用分布式 ID 生成器（如 Snowflake、UUID）。
  • 使用數據庫自增 ID 結合分片規則。

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5. 分庫分表的實際應用場景

（1）電商系統

• 場景：訂單表數據量巨大，讀寫壓力高。
• 方案：
  • 按用戶 ID 分庫分表，分散訂單數據。
  • 使用 ShardingSphere 實現分庫分表，支持跨庫查詢。

（2）社交網絡

• 場景：用戶動態數據量大，讀寫壓力高。
• 方案：
  • 按用戶 ID 分表，分散動態數據。
  • 使用 MySQL 分區表，簡化數據管理。

（3）日志系統

• 場景：日志數據量巨大，寫入壓力高。
• 方案：
  • 按時間分表，每天或每月創建一個新表。
  • 使用 Elasticsearch 存儲日志，支持分布式查詢。

6. 示例

（1）水平分表示例

-- 用戶表按用戶 ID 取模分表
CREATE TABLE user_0 (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100)
);CREATE TABLE user_1 (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100)
);-- 插入數據時根據用戶 ID 取模選擇表
INSERT INTO user_0 (id, name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO user_1 (id, name) VALUES (2, 'Bob');

（2）垂直分庫示例

-- 用戶庫
CREATE DATABASE user_db;
USE user_db;
CREATE TABLE user (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100)
);-- 訂單庫
CREATE DATABASE order_db;
USE order_db;
CREATE TABLE order (id BIGINT PRIMARY KEY,user_id BIGINT,amount DECIMAL(10, 2)
);

（3）使用 ShardingSphere 實現分庫分表

# sharding.yml 配置文件
dataSources:ds0:url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0username: rootpassword: rootds1:url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1username: rootpassword: rootshardingRule:tables:user:actualDataNodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}tableStrategy:standard:shardingColumn: idpreciseAlgorithmClassName: com.example.HashModShardingAlgorithm

（4）應用層分庫分表示例

// 根據用戶 ID 取模分表
public String getTableName(long userId) {int tableIndex = (int) (userId % 4); // 分為 4 張表return "user_" + tableIndex;
}// 插入數據時選擇表
public void insertUser(User user) {String tableName = getTableName(user.getId());String sql = "INSERT INTO " + tableName + " (id, name) VALUES (?, ?)";jdbcTemplate.update(sql, user.getId(), user.getName());
}

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7. 總結

• 分庫分表是解決數據庫性能瓶頸的有效手段，適用于數據量大、讀寫壓力高的場景。
• 分庫分表策略：水平分庫分表、垂直分庫分表。
• 實現方式：應用層實現、中間件實現。
• 挑戰：跨庫/跨表查詢、數據一致性、主鍵生成。