MySql 水平和垂直 拆分

当咱们使用读写分离、缓存后，数据库的压力仍是很大的时候，这就须要使用到数据库拆分了。

        数据库拆分简单来讲，就是指经过某种特定的条件，按照某个维度，将咱们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。

        切分模式： 垂直（纵向）拆分、水平拆分。

垂直拆分

        专库专用

        一个数据库由不少表的构成，每一个表对应着不一样的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不一样的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不一样的库上面，以下图：

        

优势：

        1. 拆分后业务清晰，拆分规则明确。

        2. 系统之间整合或扩展容易。

        3. 数据维护简单。

缺点：

        1. 部分业务表没法join，只能经过接口方式解决，提升了系统复杂度。

        2. 受每种业务不一样的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提升。

        3. 事务处理复杂。

水平拆分

        垂直拆分后遇到单机瓶颈，可使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不一样的表拆到不一样的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不一样的数据库中。

        相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据作分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每一个表中包含一部分数据。简单来讲，咱们能够将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中 的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其余的数据库中，主要有分表，分库两种模式，如图：

                

 

        

优势：

        1. 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。

        2. 对应用透明，应用端改造较少。     

        3. 按照合理拆分规则拆分，join操做基本避免跨库。

        4. 提升了系统的稳定性跟负载能力。

缺点：

        1. 拆分规则难以抽象。

        2. 分片事务一致性难以解决。

        3. 数据屡次扩展难度跟维护量极大。

        4. 跨库join性能较差。

拆分的处理难点

两张方式共同缺点

        1. 引入分布式事务的问题。

        2. 跨节点Join 的问题。

        3. 跨节点合并排序分页问题。

针对数据源管理，目前主要有两种思路：

        A. 客户端模式，在每一个应用程序模块中配置管理本身须要的一个（或者多个）数据源，直接访问各个 数据库，在模块内完成数据的整合；

        优势：相对简单，无性能损耗。   

        缺点：不够通用，数据库链接的处理复杂，对业务不够透明，处理复杂。

       B. 经过中间代理层来统一管理全部的数据源，后端数据库集群对前端应用程序透明；   

        优势：通用，对应用透明，改造少。   

        缺点：实现难度大，有二次转发性能损失。

拆分原则

        1. 尽可能不拆分，架构是进化而来，不是一蹴而就。(SOA)

        2. 最大可能的找到最合适的切分维度。

        3. 因为数据库中间件对数据Join 实现的优劣难以把握，并且实现高性能难度极大，业务读取  尽可能少使用多表Join -尽可能经过数据冗余，分组避免数据垮库多表join。

        4. 尽可能避免分布式事务。

        5. 单表拆分到数据1000万之内。

切分方案

        范围、枚举、时间、取模、哈希、指定等