一、为什么要分库分表

1.目的

        1. 分担了访问压力    2. 解决存储压力

2.分库分表的时机

        1. 前提，项目业务数据逐渐增多，或业务发展迅速，单表的数据量达1000W或20G以后。

        2. 优化已解决不了性能问题（主从读写分离、查询索引…）。

        3. IO瓶颈（磁盘IO、网络IO）、CPU瓶颈（聚合查询、连接数太多）。

二、拆分策略

1.垂直拆分

（1）垂直分库

        垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。

        特点： 1. 按业务对数据分级管理、维护、监控、扩展。

                    2. 在高并发下，提高磁盘IO和数据量连接数。

（2）垂直分表

        垂直分表：以字段为依据，根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。

        特点： 1. 冷热数据分离。

                    2. 减少IO过渡争抢，两表互不影响。

        拆分规则： 把不常用的字段单独放在一张表。

                           把text，blob等大字段拆分出来放在附表中。

2.水平拆分

（1）水平分库

        水平分库：将一个库的数据拆分到多个库中。

        特点： 1. 解决了单库大数量，高并发的性能瓶颈问题。

                    2. 提高了系统的稳定性和可用性。

（2）水平分表

        水平分表：将一个表的数据拆分到多个表中(可以在同一个库内)。

         特点： 1. 优化单一表数据量过大而产生的性能问题。

                     2. 避免IO争抢并减少锁表的几率。

三、产生的问题以及如何解决

        分库之后的问题：

                1. 分布式事务一致性问题。

                2. 跨节点关联查询。

                3. 跨节点分页、排序函数。

                4. 主键避重。

        解决方案：

                分库分表中间件：

                1. sharding-sphere。

                2. mycat。

四、面试的回答

面试官：你们项目用过MySQL的分库分表吗？

候选人：因为我们都是微服务开发，每个微服务对应了一个数据库，是根据业务进行拆分的，这个其实就是垂直拆分。

面试官：那你之前使用过水平分库吗？

候选人：这个是使用过的，我们当时的业务是(xxx)，一开始，我们也是单库，后来这个业务逐渐发展，业务量上来的很迅速，其中(xx)表已经存放了超过1000万的数据，我们做了很多优化也不好使，性能依然很慢，所以当时就使用了水平分库。

我们一开始先做了3台服务器对应了3个数据库，由于库多了，需要分片，我们当时采用的mycat来作为数据库的中间件。数据都是按照id（自增）取模的方式来存取的。

当然开始的时候，那些旧数据，我们做了一些清洗的工作，我们也是按照id取模规则分别存储到了各个数据库中，好处就是可以让各个数据库分摊存储和读取的压力，解决了我们当时性能的问题。