数据库优化最有效的方式是什么？

 

记得，如果有人问你做数据库优化最有效的方式是什么？SQL优化、分布式集群、分库分表！干就完了~ 但上来就考虑分库分表真的合适么，你对分库分表又理解多少呢？什么时候分？有几种分法儿？别想了，快上车！哈哥带你捋一下分库分表的额各种玩儿法~记得收藏

首先我们要知道分库、分表都是干啥的，本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看：

• 分库：由单个数据库实例拆分成多个数据库实例，将数据分布到多个数据库实中。

• 分表：由单张表拆分成多张表，将数据划分到多张表内。

 

要知道，对于大型互联网项目，数据量级可能不是我们能想到的，每日新增数据量过千万是常有的事儿，想靠单台MySQL服务器是不现实的。你项羽再牛B，也顶不住四个队友挂机啊！！项羽：？？？

 

随着业务数据量和网站QPS日益增高，对数据库压力也越来越大，单机版数据库很快会到达存储和并发瓶颈，就需要做数据库性能方面的优化，分库分表采取的是分而治之的策略，分库目的是减轻单台MySQL实例存储压力及可扩展性，而分表是解决单张表数据过大以后查询的瓶颈问题，坦白说，这些问题也是所有关系型数据库的“硬伤”。

今天我们就基于常见分库、分表的策略方式以及场景，来搞清楚我们到底啥时候用的到。常用策略包括：垂直分表、水平分表、垂直分库、水平分库。

一、朴实无华的 - 分表

1、垂直分表

垂直分表，或者叫竖着切表，是不是感受到该策略是以字段为依据的！主要按照字段的活跃性、字段长度，将表中字段拆分到不同的表（主表和扩展表）中。

特点：

• 每个表的结构都不一样；
• 每个表的数据也不一样，
• 有一个关联字段，一般是主键或外键，用于关联兄弟表数据；
• 所有兄弟表的并集是该表的全量数据；

场景：

1. 有几个字段属于热点字段，更新频率很高，要把这些字段单独切到一张表里，不然innodb行锁很恶心的，锁死你呀~~如用户表里的余额字段？不，我的余额就很稳定，一直是0。。
2. 有大字段，如text，存储压力很大，毕竟innodb数据和索引是同一个文件；同时，我又喜欢用SELECT *，你懂得，这磁盘IO消耗的，跟玩儿似的，谁都扛不住的。
3. 有明显的业务区分，或表结构设计时字段冗余；有些小伙伴看到第一点时，就发现陈哈哈是个菜鸡，用户表怎么会有余额字段？明显有问题啊！赶紧先到评论区喷陈哈哈一波~~然后笑嘻嘻的发现原来是个小尾巴，真不要脸是吧。。是的，因此不同业务我们要把具体字段拆开，这样才有利于业务后续扩展哦。

2、水平分表

水平分表，也叫“横着切”。。以行数据为依据进行切分，一般按照某列的自容进行切分。

如手机号表，我们可以通过前两位或前三位进行切分，如131、132、133 → phone_131、phone_132、phone_133，手机号有11位（100亿），量大是很正常的事儿，这年头谁家老头老太太每个手机呢是吧。这样切就把一张大表切成了好几十张小表，数据量不就下来了。有同学就问了那我怎么知道我这手机号查哪个表呢？一看你就没认真看前两行标红的点，为啥标红嘞？比如我查13100001111，那我截取前三位，动态拼接到查询的表名上，就行了。

特点：

• 每个表的结构都一样；
• 每个表的数据都不一样，没有交集；
• 所有表的并集是该表的全量数据；

场景：单表的数据量过大或增长速度很快，已经影响或即将会影响SQL查询效率，加重了CPU负担，提前到达瓶颈。记得水平分表越早越好，别问我为什么。。

二、花里胡哨的 - 分库

需要你注意的是，传统的分库和我们熟悉的集群、主从复制可不是一个事儿；多节点集群是将一个库复制成N个库，从而通过读写分离实现多个MySQL服务的负载均衡，实际是围绕一个库来搞的，这个库称为Master主库。而分库就不同了，分库是将这个主库一分为N，比如一分为二，然后针对这两个主库，再配置2N个从库节点。

3、垂直分库

纵向切库，太经典的切分方式，基于表进行切分，通常是把新的业务模块或集成公共模块拆分出去，比如我们最熟悉的单点登录、鉴权模块。熟悉的味道，记得有一次我把一些没用的表切到一个性能很好的服务器中，这服务器我专门用来学习，后来也不知被哪个狗腿子告密了~ 我你个，有种站出来，你个**东西。

特点：

• 每个库的表都不一样；
• 表不一样，数据就更不一样了~ 没有任何交集；
• 每个库相对独立，模块化

场景：可以抽象出单独的业务模块时，可以抽象出公共区时（如字典、公共时间、公共配置等），或者想有一台属于自己的服务器时？

4、水平分库

以行数据为依据，将一个库中的数据拆分到多个库中。大型分表体验一下？坦白说这种策略并不实用，因为会对后台开发很不友好，有很多坑，不建议采用，理解即可。

特点：

• 每个库的结构都一样；
• 每个库的数据都不一样，没有交集；
• 所有库的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量上来了，CPU内存压力大。分表难以根本上解决量的问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库，主库磁盘接近饱和。

总结

本文就到这里，希望你学废了！其实，在实际工作中，我们在选择分库分表策略前，想到的应该是从缓存、读写分离、SQL优化等方面，因为这些能够更直接、代价更小的解决问题。要记住动表就是动根本，你永远不知道这张表后面会连带多少历史遗留问题，如果是个很大型的项目，遇到些问题你就跟经理提议要分库分表，小心被呼死~

好了，多了就不说了，我劝你耗子尾汁，但推荐你关注我，因为我会让你在快乐中学会很多东西！

 

审核编辑 ：李倩