目录

一、垂直拆分于水平拆分的区别？

垂直拆分

水平拆分

二、分表分库有哪些策略？

Hash分片策略

枚举分片策略

日期分片策略

范围分片策略（用的较多）

三、分表分库之后，如何查询的呢？

四、分表分库之后，分页如何做？

五、分库分表之后，排序如何做？

六、MyCat与ShardingJDBC比较

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一、垂直拆分于水平拆分的区别？

数据库拆分主要有两种方式：垂直拆分和水平拆分。

垂直拆分

按业务进行拆分，将不同业务功能相关的表放到不同的数据库中，也就是类似于微服务架构的积分数据库/订单数据库/支付数据库。

要注意分布式事务问题。

水平拆分

将一张数据量很大的表拆分成n多张不同的子表来进行存放。

当一张表的业务量行数超过500万行或者单表容量超过2GB，可以对同一张表数据实现拆分放到多个不同的表中存放（阿里巴巴开发手册推荐）。

二、分表分库有哪些策略？

（1）日期

（2）Hash

（3）范围

（4）枚举

Hash分片策略

如何分表？

数据插入时：

1、定义一个全局ID，根据该全局ID采用分片算法，计算该条数据应该落地存放到具体哪张表。

2、该全局ID特点：有序且递增，推荐序列。

ID值%表数量

比如：我们t_user分表的数量是3

        1%3 = 1  最后落到表t_user1

        2%3 = 2  最后落到表t_user2

        ...

如何查询呢？

比如我们一开始是按照ID去分表的，那我在查询的时候，select * from user where id = 2; 这条语句会被数据库中间件拦截并解析这条SQL语句，将id%3进行计算，最后落到对应的表上。

优点：将数据可以分摊的形式存放，均匀的形式存放。

缺点：Hash分片策略有个很大的缺点就是无法支持新增表的扩容。比如你之前分了3张表，现在增加两张，那以前3%3的时候结果是0，查询t_user0表，现在3%5，结果肯定不一样了。

枚举分片策略

比如我们根据省份分表，黑龙江省一张表、辽宁省一张表、吉林省一张表。

那么我们查询的时候，就要带上省份条件，如：select * from user where province = '黑龙江省' limit 0,2;

优点：好扩容。

缺点：数据分布不够均匀。

日期分片策略

比如我们2024年1月一张表，2024年2月一张表...以此类推。

优点：可以无限扩容。

缺点：有淡季有旺季，比如双11时，表的数据量会猛增，导致存放数据不均匀。

范围分片策略（用的较多）

假设一张表存放的数据 500 万。
以每张 500 万条数据的形式来进行分表。
t_user0表 0-500 万条数据。
t_user1表 500-1000 万条数据。
t_user2表 1000 1500 万条数据。

优点：这种方式的优点是可以无限扩容表，比如我插入更多的数据，直接再加一张t_user3表去存储1500 - 2000万的数据。

查询的时候也很简单，直接id值/500万，结果再进行向上取整即可。

缺点：数据分布不够均匀。

三、分表分库之后，如何查询的呢？

首先注意的是，查询语句需要带上分片的字段，也就是说，你当初用哪个字段分的片，现在就得带上那个字段去查询。

如果你当初用ID字段分片分表，我使用select * from user where name = 'CLAY';查询时，数据库中间件就会查询所有的表，现在查询t_user0，逐条查询，查询完再查t_user1，以此类推。

四、分表分库之后，分页如何做？

如果带上分片字段查询，很好想不用多说。

如果不带上分片字段查询，比如select * from user where address = '黑龙江省哈尔滨市' limit 0,2;

那么数据库中间件就会去每张表（t_user0、t_user1、t_user2）查询出符合条件的两条记录，总共就是6条，然后再选出两条记录返回。

五、分库分表之后，排序如何做？

会依次查询所有表，比如select * from user where age > 18 order by age desc;

（1）查询t_user0表，先按age排序，然后取出大于18岁的人，假如取出3条。

（2）查询t_user1表，先按age排序，然后取出大于18岁的人，假如取出2条。

（3）查询t_user2表，先按age排序，然后取出大于18岁的人，假如取出5条。

（4）数据库中间件会将这些数据合并成一个结果集，成为10条。

（5）然后再将这10条进行二次排序。

六、MyCat与ShardingJDBC比较

Mycat 是基于服务器端实现代理，需要单独部署，有独立的IP端口号，所以较安全，但效率差点，因为是走网络通讯的，SpringBoot项目走到MyCat需要网络进行通讯。
Shardingjdbc 是基于客户端改写 sql 语句代理，效率较高。

相对于来说 Shardingjdbc 效率比 Mycat 高。
Mycat 比 Shardingjdbc 更加安全。

如果数据量较大，还是建议使用MyCat，如果使用ShardingJDBC很容易内存溢出，影响到我们SpringBoot项目，因为这俩没有解耦。但MyCat挂了，至少不会影响我们的SpringBoot项目。