Mysql分库分表方案

1、使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析

2、MySQL5.6 数据库主从（Master/Slave）同步安装与配置详解

3、MySQL主从复制的常见拓扑、原理分析以及如何提高主从复制的效率总结

4、使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主从复制

5、大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二

一、MySQL扩展具体的实现方式

随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。

关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。这篇文章主要讲述数据库分库与分表

（1）业务拆分

在大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分。

业务起步初始，为了加快应用上线和快速迭代，很多应用都采用集中式的架构。随着业务系统的扩大，系统变得越来越复杂，越来越难以维护，开发效率变得越来越低，并且对资源的消耗也变得越来越大，通过硬件提高系统性能的方式带来的成本也越来越高。

因此，在选型初期，一个优良的架构设计是后期系统进行扩展的重要保障。

例如：电商平台，包含了用户、商品、评价、订单等几大模块，最简单的做法就是在一个数据库中分别创建users、shops、comment、order四张表。

这里写图片描述

但是，随着业务规模的增大，访问量的增大，我们不得不对业务进行拆分。每一个模块都使用单独的数据库来进行存储，不同的业务访问不同的数据库，将原本对一个数据库的依赖拆分为对4个数据库的依赖，这样的话就变成了4个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。

这里写图片描述

（2）主从复制

1、MySQL5.6 数据库主从（Master/Slave）同步安装与配置详解

2、MySQL主从复制的常见拓扑、原理分析以及如何提高主从复制的效率总结

3、使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主从复制

上述三篇文章中，讲述了如何配置主从数据库，以及如何实现数据库的读写分离，这里不再赘述，有需要的选择性点击查看。

这里写图片描述

上图是网上的一张关于MySQL的Master和Slave之间数据同步的过程图。

主要讲述了MySQL主从复制的原理：数据复制的实际就是Slave从Master获取Binary log文件，然后再本地镜像的执行日志中记录的操作。由于主从复制的过程是异步的，因此Slave和Master之间的数据有可能存在延迟的现象，此时只能保证数据最终的一致性。

（3）数据库分库与分表

我们知道每台机器无论配置多么好它都有自身的物理上限，所以当我们应用已经能触及或远远超出单台机器的某个上限的时候，我们惟有寻找别的机器的帮助或者继续升级的我们的硬件，但常见的方案还是通过添加更多的机器来共同承担压力。

我们还得考虑当我们的业务逻辑不断增长，我们的机器能不能通过线性增长就能满足需求？因此，使用数据库的分库分表，能够立竿见影的提升系统的性能，关于为什么要使用数据库的分库分表的其他原因这里不再赘述，主要讲具体的实现策略。请看下边章节。

二、分表实现策略

关键字：用户ID、表容量

对于大部分数据库的设计和业务的操作基本都与用户的ID相关，因此使用用户ID是最常用的分库的路由策略。用户的ID可以作为贯穿整个系统用的重要字段。因此，使用用户的ID我们不仅可以方便我们的查询，还可以将数据平均的分配到不同的数据库中。（当然，还可以根据类别等进行分表操作，分表的路由策略还有很多方式）

接着上述电商平台假设，订单表order存放用户的订单数据，sql脚本如下（只是为了演示，省略部分细节）：

CREATE TABLE `order` (`order_id` bigint(32) primary key auto_increment,`user_id` bigint(32),...
) 1
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4
5
1
2
3
4
5

当数据比较大的时候，对数据进行分表操作，首先要确定需要将数据平均分配到多少张表中，也就是：表容量。

这里假设有100张表进行存储，则我们在进行存储数据的时候，首先对用户ID进行取模操作，根据 user_id%100 获取对应的表进行存储查询操作，示意图如下：

这里写图片描述

例如，user_id = 101 那么，我们在获取值的时候的操作，可以通过下边的sql语句：

select * from order_1 where user_id= 1011
1

其中，order_1是根据 101%100 计算所得，表示分表之后的第一章order表。

注意：

在实际的开发中，如果你使用MyBatis做持久层的话，MyBatis已经提供了很好得支持数据库分表的功能，例如上述sql用MyBatis实现的话应该是：

接口定义：


/*** 获取用户相关的订单详细信息* @param tableNum 具体某一个表的编号* @param userId 用户ID* @return 订单列表*/
public List<Order> getOrder(@Param("tableNum") int tableNum,@Param("userId") int userId);1
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3
4
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6
7
8
1
2
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4
5
6
7
8

xml配置映射文件：

<select id="getOrder" resultMap="BaseResultMap">select * from order_${tableNum}where user_id = #{userId}</select>1
2
3
4
1
2
3
4

其中${tableNum} 含义是直接让参数加入到sql中，这是MyBatis支持的特性。

注意：

另外，在实际的开发中，我们的用户ID更多的可能是通过UUID生成的，这样的话，我们可以首先将UUID进行hash获取到整数值，然后在进行取模操作。1
1

三、分库实现策略

数据库分表能够解决单表数据量很大的时候数据查询的效率问题，但是无法给数据库的并发操作带来效率上的提高，因为分表的实质还是在一个数据库上进行的操作，很容易受数据库IO性能的限制。

因此，如何将数据库IO性能的问题平均分配出来，很显然将数据进行分库操作可以很好地解决单台数据库的性能问题。

分库策略与分表策略的实现很相似，最简单的都是可以通过取模的方式进行路由。

还是上例，将用户ID进行取模操作，这样的话获取到具体的某一个数据库，同样关键字有：

用户ID、库容量

路由的示意图如下：

这里写图片描述

上图中库容量为100。

同样，如果用户ID为UUID请先hash然后在进行取模。

四、分库与分表实现策略

上述的配置中，数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

有时候，我们需要同时考虑这两个问题，因此，我们既需要对单表进行分表操作，还需要进行分库操作，以便同时扩展系统的并发处理能力和提升单表的查询性能，就是我们使用到的分库分表。

分库分表的策略相对于前边两种复杂一些，一种常见的路由策略如下：

１、中间变量　＝ user_id%（库数量*每个库的表数量）;
２、库序号　＝　取整（中间变量／每个库的表数量）;
３、表序号　＝　中间变量％每个库的表数量;1
2
3
1
2
3

例如：数据库有256 个，每一个库中有1024个数据表，用户的user_id＝262145，按照上述的路由策略，可得：

１、中间变量　＝ 262145%（256*1024）= 1;
２、库序号　＝　取整（1／1024）= 0;
３、表序号　＝　1％1024 = 1;1
2
3
1
2
3

这样的话，对于user_id＝262145，将被路由到第０个数据库的第１个表中。

示意图如下：

这里写图片描述

五、分库分表总结

关于分库分表策略的选择有很多种，上文中根据用户ID应该是比较简单的一种。其他方式比如使用号段进行分区或者直接使用hash进行路由等。有兴趣的可以自行查找学习。

关于上文中提到的，如果用户的ID是通过UUID的方式生成的话，我们需要单独的进行一次hash操作，然后在进行取模操作等，其实hash本身就是一种分库分表的策略，使用hash进行路由策略的时候，我们需要知道的是，也就是hash路由策略的优缺点，优点是：数据分布均匀；缺点是：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据。

上述的分库和分表操作，查询性能和并发能力都得到了提高，但是还有一些需要注意的就是，例如：原本跨表的事物变成了分布式事物；由于记录被切分到不同的数据库和不同的数据表中，难以进行多表关联查询，并且不能不指定路由字段对数据进行查询。分库分表之后，如果我们需要对系统进行进一步的扩阵容（路由策略变更），将变得非常不方便，需要我们重新进行数据迁移。

最后需要指出的是，分库分表目前有很多的中间件可供选择，最常见的是使用淘宝的中间件Cobar。

GitHub地址：https://github.com/alibaba/cobara

文档地址为：https://github.com/alibaba/cobar/wiki

关于淘宝的中间件Cobar本篇内容不具体介绍，会在后边的学习中在做介绍。

另外spring也可以实现数据库的读写分离操作，后边的文章，会进一步学习。

六、总结

上述中，我们学到了如何进行数据库的读写分离和分库分表，那么，是不是可以实现一个可扩展、高性能、高并发的网站那？很显然还不可以!一个大型的网站使用到的技术远不止这些，可以说，这些都是其中的最基础的一个环节，因为还有很多具体的细节我们没有掌握到，比如：数据库的集群控制，集群的负载均衡，灾难恢复，故障自动切换，事务管理等等技术。因此，还有很多需要去学习去研究的地方。

总之：

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。