MySQL 分割：纵横捭阖，轻松应对数据分片挑战 (mysql分库分表方案)

MySQL 分割：纵横捭闔，輕鬆應對數據分片挑戰引言随着互联网时代数据的爆发式增长，单一数据库难以满足大规模数据存储和处理的需求。MySQL 分割技术应运而生，为解决海量数据管理难题提供了有效方案。在文章中，我们将深入探讨 MySQL 分割的原理、类型、实现方法和最佳实践，帮助您轻松应对数据分片挑战。MySQL 分割的概念MySQL 分割是一种将大数据表水平或垂直划分为多个更小表的技术。通过分割，您可以将数据分布到多个数据库服务器上，从而实现数据负载均衡、提高查询效率和改善可伸缩性。MySQL 分割的类型根据分割维度，MySQL 分割可分为以下两种类型：1. 水平分割水平分割将数据表中的行分割到多个子表中。通常基于某个字段值或范围进行分割，例如用户 ID 或日期范围。2. 垂直分割垂直分割将数据表中的列分割到多个子表中。通常基于逻辑关系进行分割，例如客户信息和订单信息。MySQL 分割的实现方法1. 分库分表分库分表是 MySQL 分割最常用的方法。它将数据表水平或垂直分割到多个不同的数据库和表中。分库分表可以提高数据并发性和可伸缩性，但需要额外的运维和管理工作。2. 分区表分区表是一种特殊的 MySQL 表类型，允许将数据表划分为多个分区。每个分区代表数据表的一部分，可以存储在不同的磁盘或服务器上。分区表提供了良好的可伸缩性，但数据查询效率可能受到分区数量的影响。MySQL 分割的最佳实践1. 合理选择分片字段分片字段应选择具有高唯一性和分布均匀的字段，以确保数据均匀分布到子表中。2. 确定适当的分片粒度分片粒度决定了子表的大小。粒度过大或过小都会影响查询效率和并发性。3. 使用一致性哈希算法一致性哈希算法可以确保数据均匀分布到子表中，并避免数据倾斜。4. 做好数据一致性管理分割后的数据需要保持一致性。可以使用事务机制或分布式锁机制来保证数据的原子性和隔离性。5. 优化查询性能分割后，需要优化查询性能。可以通过使用联合索引、优化查询语句和避免跨分片查询来提高查询效率。6. 定期监控和维护分割后的数据库需要定期监控和维护。包括子表的负载均衡、数据一致性检查和备份恢复等工作。案例分析电商系统数据分片电商系统中，订单表通常包含大量数据。我们可以使用水平分片技术，将订单表按照用户 ID 分割到多个子表中。这样，不同用户下的订单数据存储在不同的子表中，可以有效提高查询效率和并发性。金融系统数据分片金融系统中，交易表通常包含不同类型的交易记录。我们可以使用垂直分片技术，将交易表拆分成多个子表，每个子表存储特定类型的交易记录。这样，我们可以根据不同的交易类型优化查询，提高查询效率。结论MySQL 分割是一项强大的技术，可以解决海量数据管理难题。通过合理选择分片类型、优化分片策略和采用最佳实践，您可以轻松应对数据分片挑战，实现高性能、可伸缩和可靠的数据管理系统。

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mysql分表不均怎么解决

数据分库表扩容-数据不均匀问题 原创2021-12-22 22:18:13这是王姑娘的微博 码龄10年关注假如前期分三个库，一个库两个表，项目火爆，数据量激增，进行扩容增加了新的数据库表位，会导致旧的库表比新的库表数据量多，且容易出现超载情况解决方式思想： 不同的库表位分配的概率不一样，性能好的机器和数据量少的机器提高分配几率，类似的中间件应用场景有nginx类似这种：Nginx常见的负载均衡策略节点轮询（默认）weight 权重配置简介：weight和访问比率成正比，数字越大，分配得到的流量越高场景：服务器性能差异大的情况使用upstream lbs {server 192.168.159.133:8080 weight=5;server 192.168.159.133:8081 weight=10;}在分库表中的加权解决方式，目前想到的几种方案：库表位可以使用对象形式，配置权重，避免数据倾斜、数据集中(思考中...)编写算法，根据不同的，配置权重，不同的库表位配置不同的权重(思考中...)加权配置，list重复添加出现的高频的库表位(更改速度最快)例如(0); (1); (a);这三个库是第一批增加的，已经到了900多万单表量。 现在准备进行扩容，那么实现方式如下:扩容库位b,c,d/** * 获取随机的前缀 * @return */public static String getRandomDBPrefix(){int index = (());return (index);}这样在获取随机库位的时候，0,1,a获取到的概率会低点，相对进入的数据就会少些。 更多数据会进入到b ,c,d中进行平衡。

分库分表技术及技术方案

一、分库分表的必要性

分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。

通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。

提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。

二、分库分表的思路

1、垂直区分

垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署，互不影响，通过接口去调用。

垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。

2、水平区分

水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。

水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。

以上一般来说，垂直分库和水平分表用的会多些。

三、分库分表的原理分析

分库分表常用的方案：Hash取模方案和range范围方案；

路由算法为最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放；

1、Hash取模方案

根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配，不存在热点问题，但数据迁移很复杂。

2、Range范围方案

四、分库分表的技术选型

1、技术选型

解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。

（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。

（2）NoSQL（如MongoDB）：如是订单等比较重要数据，强关联关系，需约束一致性，不太适应。

（3）NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。

（4）MySQL的分库分表：如使用mysql,此种方案为主流方式。

2、中间件

解决此类问题的中间件主要为：Proxy模式、Client模式。

（1）Proxy模式

（2）Client模式

把分库分表相关逻辑存放在客户端，一版客户端的应用会引用一个jar，然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。

（3）中间件的比较

由于Client模式少了一层，运维方便，相对来说容易些。

五、分库分表的实践

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

在这里我们选用中间件share-jdbc。

1、引入maven依赖

2、spring boot规则配置

行表达式标识符可以使用${...}或$->{...}，但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突，因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{...}。

3、创建DataSource

通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。

Mysql分表和分区的区别，分库分表介绍与区别

一，什么是mysql分表，分区 什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例 二，mysql分表和分区有什么区别呢 1，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个数据文件，索引文件，表结构文件。 Sql代码[root@BlackGhost test]# ls |grep

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