分库分表技术方案选型

一、MyCat

官方网站，技术文档

MyCat是一款由阿里Cobar演变而来的用于支持数据库读写分离、分片的数据库中间件。它基于MySQL协议，实现了MySQL的协议和能力，并作为代理层位于应用和数据库之间，可以隐藏底层数据库的复杂性。

原理

MyCat需要独立部署，1.6版本已经支持集群模式，通过Zookeeper保障mycat各节点间的高可用性，另外Mycat还提供了后台Mycat-eye，提供对sql执行线程，mycat各节点线程，jvm，网络，磁盘的监控。

MyCat的核心原理是“拦截”和“分片”，它拦截用户发送过来的SQL语句，并根据预设的分片规则（如哈希算法、取模算法等）将SQL语句分发到不同的数据节点去执行。

优势

支持多种数据库，支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等关系型数据库，还支持MongoDB等非关系型数据库。
社区活跃，丰富的文档和教程，易于上手使用。
相对成熟，2013年发展至今历经10多年，有不少生产应用案例。

劣势

资源开销：Mycat是独立部署在应用，数据库中间的代理。拦截解析sql请求，转发到各分库，聚合结果返回。需要部署额外的机器资源。
性能损耗：应用和数据库中间多了一层网络转发，性能有一定损耗。官方性能损失测试报告显示1.2.3插入性能的损失率为6%-12%左右，查询性能损失率约为17%左右，更新性能损失率约为18%-25%左右。
配置复杂：MyCat的配置涉及多个文件（如server.xml、schema.xml、rule.xml等），需要精细配置以满足业务需求，官方文档。
开源生态集成支持较弱：例如和mysql各种高可用架构的集成，和大数据flink框架等的集成支持较弱。需要自己摸索集成方案。

二、ShardingSphereJDBC

官方文档

ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案，由Apache发起和捐赠，并进入Apache顶级项目孵化器。ShardingSphere包含3个组件Sharding-JDBC、Sharding-Proxy、Sharding-Sidecar（Sharding-Mesh）。

Sharding-JDBC

Sharding-JDBC是一个轻量级Java数据库访问层，它类似于JDBC驱动，嵌入到应用程序中。
通过拓展原生的JDBC API，Sharding-JDBC实现了对分库分表、读写分离、分布式事务等功能的支持。
它是一个去中心化的架构，没有中间代理集中统一管理连接数据库的连接资源。
适用于需要分库分表但不想改变现有数据库访问层代码的Java应用程序，在单体应用、微服务架构中都可以使用。

Sharding-Proxy

Sharding-Proxy是ShardingSphere的一个独立的代理层，它类似于Mycat，可以作为一个独立的服务部署。
Sharding-Proxy代理SQL请求，将其路由到正确的数据库实例和表中，支持多种语言的应用程序，如Java、Python、PHP等。
它提供了数据库二进制协议的服务端版本，用于对异构语言的支持。

Sharding-Sidecar（Sharding-Mesh）Sharding-Sidecar（也称为Sharding-Mesh）是ShardingSphere计划中的一个组件，旨在与容器化和微服务架构紧密集成。

重点讲Sharding-JDBC。

原理

Sharding-JDBC与Mycat不同，它是一个轻量级Java数据库访问层，它类似于JDBC驱动，嵌入到应用程序中。

集群模式下需要单独部署一个配置中心Sharding-JDBC-Orchestration。它提供了配置集中化与动态化、数据治理等核心功能，使得数据库的分片、读写分离等配置可以更加灵活和动态。

配置中心可以配置数据源，分库策略，分表策略，主键生成算法，SQL是否包含分库分表列审计功能，是否支持Hint路由到指定分表，广播表等丰富功能配置。具体YAML配置示例：

#数据源配置,配置了两个数据源ds_0,ds_1
dataSources:ds_0:dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.jdbc.DriverjdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8username: rootpassword:ds_1:dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.jdbc.DriverjdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8username: rootpassword:#分库分表策略配置
rules:
- !SHARDINGtables:t_order: actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1} #t_order分两个库ds_0,ds_1，每个库分2张表t_order_0,t_order_1tableStrategy: standard:shardingColumn: order_id  #t_order表依据order_id列分表shardingAlgorithmName: t_order_inline  #t_order_inline是分表算法keyGenerateStrategy: #t_order表主键列，以及主键生成算法column: order_idkeyGeneratorName: snowflake #采用雪花算法生成主键auditStrategy: #审计策略配置，拦截并审核SQL语句，SQL必须包含分片列order_id,审计不通过报错auditorNames:- sharding_key_required_auditorallowHintDisable: true#控制是否禁用Hint分片路由的提示功能,启用则可以在应用线程中指定分片策略t_order_item:actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}tableStrategy:standard:shardingColumn: order_idshardingAlgorithmName: t_order_item_inlinekeyGenerateStrategy:column: order_item_idkeyGeneratorName: snowflakedefaultShardingColumn: order_idbindingTables:- t_order,t_order_itemdefaultDatabaseStrategy: #默认兜底数据库分库策略，依据user_id分库standard:shardingColumn: user_idshardingAlgorithmName: database_inlinedefaultTableStrategy:none:shardingAlgorithms:database_inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: ds_${user_id % 2}t_order_inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}t_order_item_inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: t_order_item_${order_id % 2}keyGenerators:snowflake:type: SNOWFLAKEauditors:sharding_key_required_auditor:type: DML_SHARDING_CONDITIONS#DML_SHARDING_CONDITIONS算法要求在执行逻辑表查询时，必须带上分片键。#如果SQL语句中缺少分片键或分片键不正确，该审计策略将拒绝执行该语句，并返回相应的错误信息。#广播表配置，t_address做为广播表，在各分库中的结构数据一致
- !BROADCASTtables:- t_addressprops:sql-show: false

优势

功能全面：ShardingSphere支持水平拆分、读写分离、全局表、数据加密、分布式事务等多种功能，能够很好地满足大型分布式系统的需求。
性能损耗相对小：Sharding-JDBC相比Mycat，采用本地jar包嵌入本地应用程序，去中心化架构，性能损耗相对较小。
社区活跃：作为Apache顶级项目，ShardingSphere拥有更庞大的社区支持，文档和教程更加丰富。

劣势

配置复杂：配置还是有一定复杂度，当然相对Mycat要简单一些，官方文档。
开源生态集成支持较弱：例如和mysql各种高可用架构的集成，和大数据flink框架等的集成支持较弱。需要自己摸索集成方案。

三、阿里tddl

tddl是一个分布式数据库中间件，它在阿里内部被广泛使用，淘天系几乎所有的核心应用都有使用，主要是做为链接阿里数据库AliSql链接池，分库分表组件。

原理

tddl原理和Sharding-JDBC类似，也是嵌入到应用程序中的，有一个配置中心负责应用分库分表策略的存储。由于该组件是非开源的，这里不做过多介绍。

优势

性能非常强大，阿里包括交易，会员，广告等各种核心系统都是使用tddl来实现分库分表的。
功能强大，支持全局唯一id高效生成，和db配合实现高可用，分库分表sql处理等。
配置简单，配置非常简单，比Sharding-JDBC简单，在配置中心配置非常少量xml说明分库分表策略即可。

劣势

非开源组件，目前还未开源，外部无法使用。

四、OceanBase分区表

OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库，始创于2010年。支付宝大部分核心系统，包括交易采用的都是OceanBase，已连续10年平稳支撑双11。oceanbase官网

原理

OceanBase通过节点多副本和Paxos协议来确保写入时WAL日志写入到多数节点确保高可靠性，充分利用内存来存储新写入数据，等待写入低峰刷内存数据批量刷磁盘来确保高性能写入，查询时通过内存，磁盘数据合并保障数据一致性。官方文档

OceanBase数据库本身天然支持分区策略，且天然支持高可用架构，且支持关系数据库的事务特性。在实际联机事务处理系统中，建议采用手动指定分区策略的方式，尽量避免跨分片的事务。

下图假设业务只有一张表t_order，手动将表分成了 8 个分区 P1-P8，那么 P1-P8 就分别均衡每个 Zone 到两个 OBServer 上，每个分区三个副本，从中选出一个 Leader，通过 Paxos 协议进行数据同步。同一台机器上的多个 Leader 一般会在同一个 Log Stream 中，这种跨分片级别的事务，仍然是本地事务，如 P1 和 P2 的关联查询。

分区表创建示例：

CREATE TABLE sales_orders (order_id INT,customer_id INT,order_date DATE,total_amount DECIMAL(10, 2),PRIMARY KEY(order_id, order_date)
) PARTITION BY RANGE(order_date) (PARTITION M202001 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2020/02/01', 'YYYY/MM/DD')),PARTITION M202002 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2020/03/01', 'YYYY/MM/DD')),PARTITION M202003 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2020/04/01', 'YYYY/MM/DD')),PARTITION M202004 VALUES LESS THAN(TO_DATE('2020/05/01', 'YYYY/MM/DD')),PARTITION MMAX VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

优势

使用简单：相比较Sharding-JDBC、MyCat + mysql的方式，不需要大量复杂的配置运维工作，也不需要在考虑如何与mysql高可用组件集成方式，只需要创建表时指定好分区策略即可。
可靠稳定，经过阿里双11流量洪峰的考验。只要分区策略配置合理，确保数据库操作访问被路由到单机节点，在保证高可用的前提下，能提供较好的性能。
阿里系生态集成较好，在阿里云上和阿里各种大数据技术集成较好。可简单的实现阿里云环境下db数据同步到离线、实时数仓中。

劣势

费用昂贵：OB服务器需要万兆网络，LSM树结构的元数据管理库占据内存较大，需要购买专用的云服务器。
备份恢复繁琐：备份恢复为单独的组件，运行机制为逻辑备份恢复，配置繁琐，备份恢复均较慢。
OLTP事务处理能力不如PolarDB：OB也能提供高并发联机事务处理能力，但在某些特定场景下可能不如PolarDB优化得更好。

五、PolarDB

PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生数据库，脱胎于淘天系经过10多年考验的xdb，综合各方面对比，PolarDB个人认为是需要分库分表场景下，对于小公司性价比最高，最简单有效的技术方案。官方文档

原理

PolarDB在内核实现层面更接近于mysql内核，脱胎于淘天系经过10多年考验的xdb，内核使用了X-Paxos、基于Batching & Pipelining 进行异地网络优化、基于代价的CBO优化器实现索引选择等黑科技，在控制成本的前提下实现了极致的性能。技术架构

PolarDB数据库本身也是天然支持分区策略，且天然支持高可用架构，支持关系数据库的事务特性。在实际联机事务处理系统中，建议采用手动指定分区策略的方式，尽量避免跨分片的事务。

分区表创建示例：

CREATE TABLE `orders` (`o_orderkey` int(11) NOT NULL,`o_custkey` int(11) NOT NULL,`o_orderstatus` char(1) DEFAULT NULL,`o_totalprice` decimal(10,2) DEFAULT NULL,`o_orderDATE` date NOT NULL,`o_orderpriority` char(15) DEFAULT NULL,`o_clerk` char(15) DEFAULT NULL,`o_shippriority` int(11) DEFAULT NULL,`o_comment` varchar(79) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`o_orderkey`,`o_orderDATE`,`o_custkey`),KEY `o_orderkey` (`o_orderkey`),KEY `i_o_custkey` (`o_custkey`),KEY `i_o_orderdate` (`o_orderDATE`)
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(o_orderdate))
(PARTITION item1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1992-01-01')),PARTITION item2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1993-01-01')),PARTITION item3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1994-01-01')),PARTITION item4 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1995-01-01')),PARTITION item5 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1996-01-01')),PARTITION item6 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1997-01-01')),PARTITION item7 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1998-01-01')),PARTITION item8 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('1999-01-01')),PARTITION item9 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
EXPLAIn select * from orders where o_orderDATE = '1992-03-01';
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key           | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | orders | item2      | ref  | i_o_orderdate | i_o_orderdate | 3       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------+

优势

使用简单：相比较Sharding-JDBC、MyCat + mysql的方式，也不需要大量复杂的配置运维工作，也不需要在考虑如何与mysql高可用组件集成方式，只需要创建表时指定好分区策略即可。
可靠稳定，只要分区策略配置合理，确保数据库操作访问被路由到单机节点，在保证高可用的前提下，能提供较好的性能。
阿里系生态集成较好，在阿里云上和阿里各种大数据技术集成较好。可简单的实现阿里云环境下db数据同步到离线、实时数仓中。
费用相较OceanBase低，PolarDB费用远低于OceanBase。因为PolarDB内核原理接近于mysql，X-Paxos协议相较OceanBase Paxos同步全部副本网络交互次数少，且PolarDB不会像OceanBase将大量写、更新数据长时间放到内存中，因此对网络，内存要求不高，不需要专用服务器。
极致弹性：通过存储与计算分离的架构，实现了分钟级别的弹性伸缩能力，用户可以根据业务需求快速调整资源规模。