mysql 垂直分表设计_水平分表和垂直分表

更新时间：2024-12-23 08:01:25

一、数据库瓶颈

数据库遇到瓶颈，主要源于IO瓶颈和CPU瓶颈，这两种瓶颈最终会导致数据库活跃连接数增加，逼近甚至达到数据库可承载的阈值。这可能导致并发量、吞吐量下降，甚至系统崩溃。具体来说：

1、IO瓶颈：包括磁盘读IO瓶颈和网络IO瓶颈。磁盘读IO瓶颈发生在热点数据太多时，数据库缓存无法容纳，每次查询产生大量IO，降低查询速度；网络IO瓶颈则因请求数据过多，网络带宽不足。解决方案分别是分库和垂直分表。

2、CPU瓶颈：可能源于SQL问题或单表数据量过大。SQL问题包括join、group by、order by等操作或非索引字段查询，增加CPU运算；单表数据量太大，查询时扫描行数多，SQL效率低。解决方案是水平分表。

二、分库分表

1、水平分库：依据字段和策略（如hash、range）将一个库中的数据拆分至多个库，每个库结构相同，数据不交集，形成全量数据集合。适用于并发量上来的场景，通过增加库数量，缓解IO和CPU压力。

2、水平分表：依据字段和策略将一个表中的数据拆分至多个表，每个表结构相同，数据不交集，形成全量数据集合。适用于单表数据量过大，影响SQL效率和CPU负担的场景。

3、垂直分库：依据业务归属不同，将不同表拆分至不同库，每个库结构和数据均不相同，形成全量数据集合。适用于并发量大且可抽象出单独业务模块的场景。

4、垂直分表：依据字段活跃性，将表中的字段拆分至主表和扩展表，每个表结构不同，数据不完全交集，形成全量数据集合。适用于字段多、数据量小但单行存储空间大，导致查询效率低的场景。

三、分库分表工具

常用工具包括sharding-sphere、TDDL和Mycat。sharding-sphere前身是sharding-jdbc，TDDL是Taobao Distribute Data Layer，Mycat为中间件，选择工具时应考虑其利弊，并优先参考官网和社区信息。

四、分库分表步骤

评估当前容量和增长量，选择合适的分库或分表个数，选择均匀的key，设定分表规则（如hash或range），执行分表（一般采用双写），处理扩容问题，尽量减少数据移动。

五、分库分表问题与总结

分库分表需明确瓶颈，合理选择分库或分表方式，考虑均匀的key选择、非partition key的查询以及拆分规则的简化。只要能满足需求，尽量选择简单易行的拆分规则。

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