1. 将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成；
2. 将原来的达标（存储近千万数据的表）拆分成若干个小表；

目的：使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。

什么是分库分表

使用索引，缓存等，数据库的压力仍然很大，就需要使用到数据库拆分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

分库：从单个数据库拆分成多个数据库的过程，将数据散落在多个数据库中。当整个数据库读写出现性能瓶颈，例如数据库连接数被打满了（MySQL最大连接数默认150），或者并发量太大导致单个数据库已经无法满足日常的读写需求，就需要将整个库拆开。

分表：从单张表拆分成多张表的过程，将数据散落在多张表内。单表数据量非常大，存储和查询的性能就会遇到瓶颈了，如果你做了很多优化之后还是无法提升效率的时候，就需要考虑做分表了。一般千万级别数据量，就需要分表。

分库分表： 单表数据量大，所在库也出现性能瓶颈，就要既分库又分表。

什么时候分库分表

单表行数超过`500万`行或者单表容量超过`2GB`，才推荐进行分库分表。

应该**提前规划分库分表**，如果估算`3`年后，你的表都不会到达这个五百万，则不需要分库分表。分库的时候除了要考虑平时的业务峰值读写QPS外，还要考虑到诸如双11大促期间可能达到的峰值，需要提前做好预估。

一般情况下，单表数据量到达千万级别，就可以考虑分库分表了。具体是否需要分库分表还是要看具体的业务场景，例如流水表、记录表，数据量非常容易到达千万级、亿万级，需要在设计数据库表的阶段就进行分表，还有一些表虽然数据量只有几百万，但字段非常多，而且有很多text、blog格式的字段，查询性能也会很慢，可以考虑分库分表。

数据库拆分策略

业务场景

• 垂直切分
  • 业务维度

垂直分割是将一个表按照列的方式拆分成多个表，减少单个表的记录数和列数，提高查询性能。垂直分割一般分为两种： 基于功能分割和基于范式分割。例如，将一个用户表拆分为登录信息表、用户信息表和账户信息

• 水平切分
  • 数据维度

水平分割是将一个表按照行的方式拆分成多个表，将数据存储到多个服务器上，提高查询性能。水平分割一般按照主键或按照特定的列进行分割。例如，将一个订单表按照订单号拆分成多个表。

• 混合切分
  • 业务+数据

读写分离： 读写分离是将对数据库的读操作和写操作拆分到不同的服务器上，减轻单个数据库的负载压力，提高查询性能。例如，将一个电商网站的读取操作分配到从数据库上，将写操作分配到主数据库上。

分片： 分片是将一个大型数据表按照某个维度拆分成多个小的数据表，并将数据存储到多个服务器上。分片一般按照 分片键进行分割，例如，将一个电商网站的订单表按照某个地理位置分割成多个子表。

ShardingSphere简介

Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈，它由 Sharding-JDBC、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （规划中）这 3 款相互独立的产品组成。

ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的 计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。        

常用分库分表的工具

在选定了分表字段和分表算法之后，那么，如何把这些功能给实现出来，需要怎么做呢？

我们如何可以做到像处理单表一样处理分库分表的数据呢？这就需要用到一个分库分表的工具了。

目前市面上比较不错的分库分表的开源框架主要有三个，分别是sharding-jdbc、TDDL和Mycat。

1、Sharding-JDBC

现在叫ShardingSphere（Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这3款相互独立的产品组成）。它定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

开源地址：https://shardingsphere.apache.org

2、TDDL

TDDL 是淘宝开源的一个用于访问数据库的中间件， 它集成了分库分表， 读写分离，权重调配，动态数据源配置等功能。封装 jdbc 的 DataSource给用户提供统一的基于客户端的使用。

开源地址：https://github.com/alibaba/tb_tddl

3、Mycat

Mycat是一款分布式关系型数据库中间件。它支持分布式SQL查询，兼容MySQL通信协议，以Java生态支持多种后端数据库，通过数据分片提高数据查询处理能力。

开源地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat2

原文链接：http://t.csdnimg.cn/LPMDI

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<!-- mybatis-plus -->
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<!--阿里数据库连接池 -->
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mybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射

spring:main:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456sharding:tables:user: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1 如果在同一数据库下，只做分表 ds0.smbms_bill_$->{1..2}key-generator:column: id #主键idtype: SNOWFLAKE #生成策略雪花iddatabaseStrategy: #如果只分表，可不设置inline: # 指定表的分片策略shardingColumn: id #参与分片运算的列名algorithmExpression: ds$->{id % 2} #分片算法# 分表策略table-strategy:inline: #指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: user$->{id%2 + 1} #分片规则props:sql:show: true #打印SQLmybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射
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spring:main:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456sharding:tables:bill: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes:  ds0.bill$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1key-generator:column: id # 主键IDtype: SNOWFLAKE # 生成策略雪花id# 分表策略table-strategy:inline: # 指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: bill$->{id % 2 + 1} #分片规则user: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes: ds0.user$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1key-generator:column: id # 主键IDtype: SNOWFLAKE # 生成策略雪花id# 分表策略table-strategy:inline: # 指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: user$->{id % 2 + 1} #分片规则masterslave:# 读写分离配置load-balance-algorithm-type: round_robin # 多个从库的负载均衡策略：轮询# 最终的数据源名称name: da# 主库数据源名称master-data-source-name: ds0# 从库数据源名称列表，多个逗号分隔 至少需要有一个slave-data-source-names: ds1props:sql:show: true #打印SQL
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