mysql中什麼時候分錶

mysql中適合分錶的情況：1、資料量過大，正常運維影響業務存取時，例如對資料庫進行備份需要大量的磁碟IO和網路IO、對一個表進行DDL修改會鎖住全表、對大表進行存取與更新出現鎖等待；2、隨著業務發展，需要對某些字段垂直拆分；3、單表中的資料量快速增長，當性能接近瓶頸時，就需要考慮水平切分。

本教學操作環境：windows7系統、mysql8版本、Dell G3電腦。

並不是所有表格都需要切分，主要還是看資料的成長速度。切分後會在某種程度上提升業務的複雜度，資料庫除了承載資料的儲存和查詢外，協助業務更好的實現需求也是其重要工作之一。

不到萬不得已不用輕易使用分庫分錶這個大招，避免"過度設計"和"過早優化"。在分庫分錶之前，不要為分而分，先盡力去做力所能及的事情，例如：升級硬體、升級網路、讀寫分離、索引優化等等。當資料量達到單表的瓶頸時候，再考慮分庫分錶。

那麼mysql中什麼時候考慮分錶

#1、資料量過大，正常運維會影響業務存取

這裡說的運維，指：

• 對資料庫備份，如果單表太大，備份時需要大量的磁碟IO和網路IO。例如1T的數據，網路傳輸佔50MB時候，需要20000秒才能傳輸完畢，整個過程的風險都是比較高的

• 對一個很大的表進行DDL修改時， MySQL會鎖住全表，這個時間會很長，這段時間業務不能存取此表，影響很大。如果使用pt-online-schema-change，使用過程中會建立觸發器和影子表，也需要很長的時間。在此操作過程中，都算為風險時間。將資料表拆分，總量減少，有助於降低這個風險。

• 大表會經常存取與更新，就更有可能出現鎖定等待。將資料切分，以空間換時間，變相降低存取壓力

#2、隨著業務發展，需要對某些欄位垂直拆分

#舉個例子，假如專案一開始設計的使用者表如下：

#在專案初始階段，這種設計是滿足簡單的業務需求的，也方便快速迭代開發。而當業務快速發展時，用戶量從10w激增到10億，用戶非常的活躍，每次登錄會更新 last_login_name 字段，使得 user 表被不斷update，壓力很大。而其他欄位：id, name, personal_info 是不變的或很少更新的，此時在業務角度，就要將 last_login_time 拆分出去，新建一個 user_time 表。

personal_info 屬性是更新和查詢頻率較低的，並且text欄位佔據了太多的空間。這時候，就要對此垂直拆分出 user_ext 表了。

3、資料量快速成長

#隨著業務的快速發展，單表中的資料量會持續成長，當效能接近瓶頸時，就需要考慮水平切分，做分庫分錶了。此時一定要選擇適當的切分規則，事先預估好資料容量

業務案例分析

1、用戶中心業務場景

使用者中心是一個非常常見的業務，主要提供使用者註冊、登入、查詢/修改等功能，其核心表為：

任何脫離業務的架構設計都是耍流氓，在進行分庫分錶前，需要對業務場景需求進行梳理：

• 用戶側：前台訪問，訪問量較大，需要保證高可用和高一致性。主要有兩類需求：

• • 使用者登入：透過login_name/phone/email查詢使用者訊息，1%請求屬於這種類型

  • 使用者資訊查詢：登入之後，透過uid來查詢使用者訊息，99%請求屬這種類型

• 營運面：後台訪問，支援營運需求，依照年齡、性別、登陸時間、註冊時間等進行分頁的查詢。是內部系統，訪問量較低，對可用性、一致性的要求不高。

2、水平切分方法

當資料量越來越大時，需要對資料庫進行水平切分，上文描述的切分方法有"根據數值範圍"和"根據數值取模"。

"根據數值範圍"：以主鍵uid為劃分依據，並依uid的範圍將資料等級切分到多個資料庫上。例如：user-db1儲存uid範圍為0~1000w的數據，user-db2儲存uid範圍為1000w~2000wuid數據。

• 優點是：擴容簡單，如果容量不夠，只要增加新db即可。

• 不足是：請求量不均勻，一般新註冊的用戶活躍度會比較高，所以新的user-db2會比user-db1負載高，導致伺服器使用率不平衡

"根據數值取模"：也是以主鍵uid為分割依據，以uid取模的值將資料水平切分到多個資料庫上。例如：user-db1儲存uid取模得1的數據，user-db2儲存uid取模得0的uid資料。

• 優點是：資料量和請求量分佈均均勻

• #不足是：擴容麻煩，當容量不夠時，新增加db，需要rehash。需要考慮對資料進行平滑的遷移。

非uid的查詢方法

#水平切分後，對於按uid查詢的需求能很好的滿足，可以直接路由到具體資料庫。而按非uid的查詢，例如login_name，就不知道具體該訪問哪個庫了，此時需要遍歷所有庫，性能會降低很多。

對於用戶側，可以採用"建立非uid屬性到uid的映射關係"的方案；對於運營側，可以採用"前台與後台分離"的方案。

1、建立非uid屬性到uid的映射關係

• 對應關係

##例如：login_name不能直接定位到資料庫，可以建立login_name→uid的映射關係，用索引表或快取來儲存。當存取login_name時，先透過映射表查詢出login_name對應的uid，再透過uid定位到具體的函式庫。

映射表只有兩列，可以承載很多數據，當數據量過大時，也可以對映射表再做水平切分。這類kv格式的索引結構，可以很好的使用cache來最佳化查詢效能，而且映射關係不會頻繁變更，快取命中率會很高。

• 基因法

分庫基因：假如透過uid分庫，分成8個函式庫，以uid%8的方式進行路由，此時是由uid的最後3bit來決定這行User資料具體落到哪個庫上，那麼這3bit可以看為分庫基因。

2、前台與後台分離

對於使用者側，主要需求是以單行查詢為主，需要建立login_name/phone/email到uid的對應關係，可以解決這些欄位的查詢問題。

而對於營運側，很多批次分頁且條件多樣的查詢，這類查詢計算量大，回傳資料量大，對資料庫的效能消耗較高。此時，如果和用戶側公用同一批服務或資料庫，可能因為後台的少量請求，佔用大量資料庫資源，而導致用戶側存取效能降低或逾時。

這類業務最好採用"前台與後台分離"的方案，運營側後台業務抽取獨立的service和db，解決和前台業務系統的耦合。由於營運側對可用性、一致性的要求不高，可以不存取即時庫，而是透過binlog異步同步資料到營運庫進行存取。在資料量大的情況下，也可以使用ES搜尋引擎或Hive來滿足後台複雜的查詢方式。

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