MySQL分库分表与分区的解决办法

这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL分库分表与分区的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随数据库教程的小编来看看吧！

前言

关系型数据库比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限，当数据量和并发量起来之后，就必须对数据库进行切分了。

数据切分（sharding）的手段就是分库分表。分库分表有两方面，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库。

数据库分布式的核心内容无非就是数据切分，以及切分后对数据的定位、整合。

为什么要分库分表

分表

单表数据量太大时，会严重影响sql执行的性能。一般单表到达几百万的时候，性能就会相对差一些了，这时就得分表了。

分表就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候就查一个表。比如按照项目id来分表：将固定数量的项目数据放在一个表中，这样就可以控制每个表的数据量在可控的范围内。

分库

根据经验来讲，一个库最多支持到并发2000时就需要扩容了，而且一个健康的单库并发值最好保持在1000左右。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库好了。

这就是所谓的分库分表，为啥要分库分表？

• 提高并发支撑能力
• 降低磁盘使用率
• 提高SQL执行性能

如何分库分表

直接看图：

对于垂直拆分，建议最好在系统设计之初做好表设计，避免垂直分表。

水平拆分可以按照range来分，或是按照某个字段hash。按照range来分，好处在于扩容简单，准备好新的表或库就可以了。但是容易产生热点问题，实际使用时要结合业务场景来看。按照hash来分，好处在于可以平均分配每个库或表的请求压力，缺点是扩容麻烦，之前的数据要rehash，存在一个数据迁移的过程。

分库分表带来的问题

分库分表能有效地缓解单机和单库带来的网络IO、硬件资源、连接数的压力。但也带来了一些问题。

• 事务一致性问题通过分布式事务或者保证最终一致性来解决。
• 跨节点关联查询join问题全局表、字段冗余、数据组装、ER分片
• 跨节点分页、排序、聚集函数问题首先在不同分片节点进行查询，最后要对结果进行汇总或归并
• 全局主键避重问题各种分布式ID生成算法
• 数据迁移、扩容问题如果是range分片，只需要添加节点就可以进行扩容了。如果是hash，一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。

数据迁移

数据迁移介绍两种方案。

一个最low的方案，就是系统停机一段时间，用实现写好的导数据的工具跑一遍把单独单表的数据独出来，写到分库分表里面去。

第二个方案听起来就比较靠谱了，双写迁移方案。在线上系统里，之前所有写数据的地方，增删改操作，除了对旧库增删改，再加上对新库的增删改，这就是所谓的双写。然后系统部署之后，把方案一里的导数据工具跑起来，读老库写新库。写的时候要根据gmt_modified这类字段判断这条数据最后修改的时间，除非是读出来新库没有，或是比新库数据新才会写。简单来说就是不允许用老数据覆盖新数据。

写完一轮之后，有可能还是存在不一致，那么就程序自动新一轮校验，对比新老库每个表的每条数据，接着如果有不一样的，就针对那些不一样的，从老库读数据再次写。反复循环直到数据完全一致。

中间件

分库分表的中间件比较常见的有：

• Cobar：阿里b2b团队开发和开源的，属于proxy层方案，介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过JDBC驱动访问Cobar集群，Cobar根据SQL和分库规则对SQL做分解，然后分发到MySQL集群不同的数据库实例上执行。不支持读写分离、存储过程、跨库join和分页等操作。最近几年都没更新了，也没啥人用了。
• TDDL：淘宝团队开发的，属于client层方案。支持基本的crud语法和读写分离，但不支持join、多表查询等语法。目前只用也不多，因为还依赖淘宝的diamond配置管理系统。
• Atlas：360开源的，属于proxy层方案。也是好几年没维护，现在用的公司基本也很少了。
• Sharding-jdbc：当当开源的，属于client层方案，目前已更名为ShardingSphere。SQL语法支持的也比较多，没有太多限制，支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务）。而且使用的公司比较多，社区活跃。
• Mycat：基于Cobar改造，属于proxy层方案。支持的功能非常完善。相比Sharding-jdbc来说，年轻一些。

综上，现在可以考虑使用的就是Sharding-jdbc和Mycat。

Sharding-jdbc这种client层方案的有点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发，性能高。缺点是有耦合性。Mycat这种proxy层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对项目是透明的。

MySQL分区（不建议使用）

这里介绍分区主要是防止和切分、分库分表等概念混淆。MySQL从5.1版本开始支持分区（partition）的功能。分区指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由多个物理分区组成，即对应用是透明的。MySQL分区引入了分区键的概念，采取分治法，有利于管理非常大的表。分区键用于根据某个区间值、特定值列表或HASH函数执行数据的聚集，让数据根据规则分布在不同的分区中。MySQL 5.7中可用的分区类型主要有以下6种：

• RANGE分区：基于一个给定连续区间范围，把数据分配到不同的分区。
• LIST分区：类似RANGE分区，区别在LIST分区是基于枚举出的值列表分区，RANGE是基于给定的连续区间范围分区。
• COLUMNS分区：类似于RANGE和LIST，区别在于分区键既可以是多列，又可以是非整数。
• HASH分区：基于给定的分区个数，把数据取模分配到不同的分区。
• KEY分区：类似于HASH分区，但使用MySQL提供的哈希函数。
• 子分区：也叫做复合分区或者组合分区，即在主分区下再做一层分区，将数据再次分割。

这里举一LIST分区的例子：

代码如下：

CREATE TABLE orders_list (
  id INT AUTO_INCREMENT,
  customer_surname VARCHAR(30),
  store_id INT,
  salesperson_id INT,
  order_date DATE,
  note VARCHAR(500),
  INDEX idx (id)
) ENGINE = INNODB
  PARTITION BY LIST(store_id) (
  PARTITION p1
  VALUES IN (1, 3, 4, 17)
  INDEX DIRECTORY = '/var/orders/district1'
  DATA DIRECTORY = '/var/orders/district1',
  PARTITION p2
  VALUES IN (2, 12, 14)
  INDEX DIRECTORY = '/var/orders/district2'
  DATA DIRECTORY = '/var/orders/district2',
  PARTITION p3
  VALUES IN (6, 8, 20)
  INDEX DIRECTORY = '/var/orders/district3'
  DATA DIRECTORY = '/var/orders/district3',
  PARTITION p4
  VALUES IN (5, 7, 9, 11, 16)
  INDEX DIRECTORY = '/var/orders/district4'
  DATA DIRECTORY = '/var/orders/district4',
  PARTITION p5
  VALUES IN (10, 13, 15, 18)
  INDEX DIRECTORY = '/var/orders/district5'
  DATA DIRECTORY = '/var/orders/district5'
);

MySQL分库分表与分区的入门指南

分区的优点：

• 扩大存储容量。
• 优化查询。在WHERE子句中包含分区条件时可以只扫描必要的分区来提高查询效率；同事在涉及SUM()和COUNT()这类聚合函数的查询时，可以在每个分区上并行处理。
• 对于已经过期或不需要保存的数据分区，可以通过删除分区来快速删除数据。
• 跨多磁盘来分散查询数据，获得更大的查询吞吐量。

总结

到此这篇关于MySQL分库分表与分区的文章就介绍到这了,更多相关MySQL分库分表分区内容请搜索512笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持512笔记！

注：关于MySQL分库分表与分区的简单示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意