MySQL 分割与聚合：攻克数据维度难题，实现数据价值最大化 (mysql分库分表方案)

随着互联网时代的到来，数据量呈现爆炸性增长，传统的关系型数据库（如 MySQL）正面临着巨大的挑战。单一的 MySQL 实例无法满足海量数据的存储和处理需求，因此，MySQL 分库分表技术应运而生。

MySQL 分库分表是指将一个数据库中的数据拆分到多个不同的数据库或表中，从而提升数据库的可拓展性、性能和可靠性。分库指的是将数据按不同的业务维度拆分到不同的数据库中，分表指的是将数据按不同的时间维度或其他维度拆分到不同的表中。

分库方案

分库根据不同的业务维度可以采用不同的分库策略，以下是常见的几种分库策略：

• 垂直分库：按业务功能将数据拆分到不同的数据库中，如将用户数据拆分到用户库，订单数据拆分到订单库等。
• 水平分库：按数据范围将数据拆分到不同的数据库中，如按用户 ID 范围将用户数据拆分到不同的用户库中。
• 哈希分库：按数据特征值（如用户 ID）进行哈希计算，将数据拆分到不同的数据库中，确保数据均匀分布。

分表方案

分表根据不同的时间维度或其他维度可以采用不同的分表策略，以下是常见的几种分表策略：

• 时间分表：按时间范围将数据拆分到不同的表中，如按年、月、日将数据拆分到不同的表中。
• 范围分表：按数据范围将数据拆分到不同的表中，如按用户 ID 范围将用户数据拆分到不同的表中。
• 定期监控数据库的运行状态，及时发现和解决问题。

用例示例

下面是一个 MySQL 分库分表的用例示例：

假设有一个电商网站，用户数量众多，订单数量也非常庞大。为了满足海量数据的存储和处理需求，可以采用如下分库分表方案：垂直分库：将用户数据和订单数据拆分到不同的数据库中，分别创建用户库和订单库。
水平分库：按用户 ID 范围将用户数据拆分到不同的用户库中，如用户 ID 范围 1-100000 的用户数据拆分到用户库 1 中。
时间分表：按年将订单数据拆分到不同的订单表中，如 2023 年的订单数据拆分到订单表 2023 中。

结论

MySQL 分库分表是一种有效提升数据库可拓展性、性能和可靠性的技术，通过合理的分库分表方案，可以满足海量数据的存储和处理需求。在实际应用中，需要根据具体的业务场景选择合适的分库分表策略，并做好数据一致性保障和运维管理工作。

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

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数据库要放1亿条信息怎样分表?

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：

目前针对海量数据的优化有两种方法：

（1）垂直分割

优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。

不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

（2）水平分割

如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。

假如一个门户网站，它的数据库表已经达到了1亿条记录，那么此时如果通过select去查询，必定会效率低下（不做索引的前提下）。为了降低单表的读写IO压力，通过水平分割，将这个表分成10个页，同时生成一个总表，记录各个页的信息，那么假如我查询一条id=100的记录，它不再需要全表扫描，而是通过总表找到该记录在哪个对应的页上，然后再去相应的页做检索，这样就降低了IO压力。

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