一 使用场景

当单个数据库实例达到瓶颈，例如连接数过多，处理能力受限、存储容量不足、磁盘IO达到瓶颈、内存不足，都需要对数据库进行分库分表。

二 垂直切分

数据库表按列拆分，拆分后，数据库从一个数据列多的表变成了多个数据列少的表。

数据垂直切分如下图所示。

在拆分过程中，由于可能存在冗余字段，所以按照以下原则进行切分

• 将不常用的字段放到一个表中
• 将 blog 等占用空间较多的字段拆分到一个表中
• 将经常一起被访问的字段放到一个表中

三 水平切分

保持表的结构不变，把数据按照行拆分，每个表的数据量变少。

水平切分示意图。

切分方法：

• 在规定的范围内，每一百万条数据分一个表，按照主键的值进行划分。
• 按照 主键 % （表的个数）的结果进行划分，然后拆分到相应的数据表中。

通过将不同的表归属到不同的数据库中，存储在不同的物理节点上 ，达到消除性能瓶颈的目的。

四 影响

无论采用哪种方法进行分库分表，都会影响实际数据库的功能范围。因为原本存储在一个表中的数据库支持的操作，由于分库分表后，由于物理分割，从前一个数据库支持的操作就不适用了。

1 事务失效

解决方案：通过乐观锁或分布式事务来解决。跟不分库分表相比，实现的复杂度和难度增加了。

2 分页、排序、统计最值等函数失效

解决方案：在每个分库中统计结果，汇总结果后，再集中处理，得到最终结果。

3 主键冲突

解决方案：主键ID + 库表ID 来实现全局唯一。

五 切分优点

1 容易维护

服务变小后，每个模块的规模变小了，出问题只会影响某个模块，不会影响全局。

2 方便团队并行开发

切分后，每个模块规模变小了，每个人负责的模块小了，只会修改和自己相关的模块，而不是整个应用，编码时，代码冲突也会变少。

3 容易重构

如果整体都在一起，当修改一处代码，则要整体编译，整体发布。而且为了稳定，需要整体测试。

4 复用组装

细粒度模块像搭积木一起灵活搭配，从而实现新功能。