Sharding-JDBC 实战(1)

01、Sharding-JDBC 实战 - 数据库分库、分表

一、什么是分库分表

分库分表就是按照一定的规则，对原有的数据库和表进行拆分，把原本存储于一个库的数据分玦存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。目的就是为了缓解数据库的压力，最大限度提高数据操作的效率。

分表

就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明，然后操作它。

分库

一旦分表，一个库中的表会越来越多

二、为什么要分库分表

问题描述：

1、单个表数据量越大，读写锁，插入操作重新建立索引效率越低；
2、单个库数据量太大（一个数据库数据量到1T-2T就是极限）；
3、单个数据库服务器压力过大；
4、读写速度遇到瓶颈（并发量几百）；

mysql单表经验

300W Mysql 可以轻松抗住
600 W 数据开始卡，优化可以解决（表结构，索引设计）
800W ~ 1000W 牛逼的DBA 优化都会遇到瓶颈

一般来说 MySQL 数据库单表记录最好控制在 500 万条（这是个经验数字）

分库分表目的：分担单台设备负载

随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的磁盘、IO、系统开销，甚至性能上的瓶颈，而一台服务的资源终究是有限的，因此需要对数据库和表进行拆分，从而更好的提供数据服务。

三、分库分表有哪些形式

分库分表的基本思想：对数据切分，分而治之

3.1、垂直(纵向)拆分

将不同的表(或者 Schema)拆分到不同的数据库(主机)之上,垂直划分数据库是横据业务进行划分，例如将shop中涉及商品、订单、用户的表分别划分出成商品库、订单库、用户库,通过降低单库(表)的大小来提高性能,但这种方式并没有解决高数据量带来的性能提耗（并没有减少表的数据量）

分表的情况就是将一个大表根据业务功能拆分成一个个子表。常见是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联。

表垂直拆分是对列的拆分，拆分完成后每张单表相对于原表row 不变，column减少（可以理解A4纸左右对折切割）

优点：

1、拆分后业务清晰，拆分规则明确；
2、降低单节点数据库的负载，按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上,；
3、可以达到最大化利用Cache的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起；
4、数据维护相对简单；

缺点：

1、表拆分主键出现冗余，需要管理冗余例；
2、会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力；
3、依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分)；
4、事务处理复杂；

3.2、水平（横向）拆分

根据表中的数据的逻辑关系,将同一张表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上。水平划分是根据一定规则,例如时间或者id序列值等进行数据的拆分。相对于垂直拆分,水平拆分不是将表做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表包含一部分数据。
水平切分是对数据行的切分,拆分完成后每张单表相对于原表column不变，row减少（可以理解A4纸上下对折切割）

优点：

1、不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈；
2、应用端改造较少；
3、提高了系统的稳定性和负载能力；

缺点：

1、分片事务一致性难以解决；
2、跨节点Join性能差，逻辑复杂；
3、数据多次扩展难度跟维护量极大；

四、分库分表组件有哪些

1. Atlas

https://github.com/Qihoo360/Atlas

Atas是由 Qihoo360,Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目,它是在mysql- proxy0.8.2版本的基础上,对其进行了优化,增加了一些新的功能特性。Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间,它实现了MySQL的客户端与服务端协议,作为服务端与应用程序通讯,同时作为客户端与 MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节,同时为了降低 MySQL负担,它还维护了连接池。
Atlas 相当于nginx 代理服务器，业务后端连接Atlas 服务器，将sql 发送给Arlas 服务器，Atlas 会负责返回拼接数据