分表分库时机选择及策略

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一. 分表

应用场景：

对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。

因此，需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，以满足高并发访问与海量数据存储的需要！

设计策略

对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说，我们首先要做的就是减少单表的记录条数，以便减少数据查询所需要的时间，提高数据库的吞吐，这就是所谓的分表！

在分表之前，首先需要选择适当的分表策略，使得数据能够较为均衡地分不到多张表中，并且不影响正常的查询！

对于互联网企业来说，大部分数据都是与用户关联的，因此，用户id是最常用的分表字段。因为大部分查询都需要带上用户id，这样既不影响查询，又能够使数据较为均衡地分布到各个表中(当然，有的场景也可能会出现冷热数据分布不均衡的情况)，如下图：

假设有一张表记录用户购买信息的订单表order，由于order表记录条数太多，将被拆分成256张表。

拆分的记录根据user_id%256取得对应的表进行存储，前台应用则根据对应的user_id%256，找到对应订单存储的表进行访问。

这样一来，user_id便成为一个必需的查询条件，否则将会由于无法定位数据存储的表而无法对数据进行访问。

注：拆分后表的数量一般为2的n次方，就是上面拆分成256张表的由来！

假设order表结构如下：

 create table order_(order_id bigint(20) primary key auto_increment,user_id bigint(20),user_nick varchar(50),auction_id bigint(20),auction_title bigint(20),price bigint(20),auction_cat varchar(200),seller_id bigint(20),seller_nick varchar(50)
)

那么分表以后，假设user_id = 257,并且auction_id = 100,需要根据auction_id来查询对应的订单信息，则对应的SQL语句如下：

select * from order_1 where user_id=257 and auction_id = 100;

其中，order_1是根据257%256计算得出，表示分表之后的第一张order表。

二. 分库

应用场景：

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。面对高并发的读写访问，当数据库master服务器无法承载写操作压力时，不管如何扩展slave服务器，此时都没有意义了。因此，我们必须换一种思路，对数据库进行拆分，从而提高数据库写入能力，这就是所谓的分库!

设计策略

与分表策略相似，分库可以采用通过一个关键字取模的方式，来对数据访问进行路由，如下图所示：