数据库分区、分表、分库、分片[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、分区的概念

        数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。

        分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分摊到不同的硬盘，系统或是不同服务器存储介子中，实际上还是一张表。另外，分区可以做到将表的数据均衡到不同的地方，提高数据检索的效率，降低数据库的频繁IO压力值，分区的优点如下：

1、相对于单个文件系统或是硬盘，分区可以存储更多的数据；

2、数据管理比较方便，比如要清理或废弃某年的数据，就可以直接删除该日期的分区数据即可；

3、精准定位分区查询数据，不需要全表扫描查询，大大提高数据检索效率；

4、可跨多个分区磁盘查询，来提高查询的吞吐量；

5、在涉及聚合函数查询时，可以很容易进行数据的合并；

二、分类 （row 行 ，column 列）

1、水平分区

2、垂直分区

三、分区、分表、分库的详细理解

一、什么是分区、分表、分库

分区

就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的

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

将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。

二、常用的单机数据库的瓶颈

问题描述

• 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。
• 单个库数据量太大（一个数据库数据量到1T-2T就是极限）
• 单个数据库服务器压力过大
• 读写速度遇到瓶颈（并发量几百）

三、分区

什么时候考虑使用分区？

• 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。

• sql经过优化

• 数据量大

• 表中的数据是分段的

• 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据

分区解决的问题

主要可以提升查询效率

分区的实现方式（简单）

mysql5 开始支持分区功能

CREATE TABLE sales (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    amount DOUBLE NOT NULL,
    order_day DATETIME NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id, order_day)
) ENGINE=Innodb 
PARTITION BY RANGE(YEAR(order_day)) (
    PARTITION p_2010 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p_2011 VALUES LESS THAN (2011),
    PARTITION p_2012 VALUES LESS THAN (2012),
PARTITION p_catchall VALUES LESS THAN MAXVALUE);

四、分表

什么时候考虑分表？

• 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。

• sql经过优化

• 数据量大

• 当频繁插入或者联合查询时，速度变慢

分表解决的问题

分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了，写操作效率提高了

• 查询一次的时间短了
• 数据分布在不同的文件，磁盘I/O性能提高
• 读写锁影响的数据量变小
• 插入数据库需要重新建立索引的数据减少

分表的实现方式（复杂）

需要业务系统配合迁移升级，工作量较大

分区和分表的区别与联系

• 分区和分表的目的都是减少数据库的负担，提高表的增删改查效率。

• 分区只是一张表中的数据的存储位置发生改变，分表是将一张表分成多张表。
• 当访问量大，且表数据比较大时，两种方式可以互相配合使用。

• 当访问量不大，但表数据比较多时，可以只进行分区。

常见分区分表的规则策略（类似）

1. Range（范围）
2. Hash（哈希）
3. 按照时间拆分
4. Hash之后按照分表个数取模
5. 在认证库中保存数据库配置，就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系

12306的订单是如何存储的？

五、分库

什么时候考虑使用分库？

• 单台DB的存储空间不够
• 随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑

分库解决的问题

其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。 

垂直拆分

将系统中不存在关联关系或者需要join的表可以放在不同的数据库不同的服务器中。

按照业务垂直划分。比如：可以按照业务分为资金、会员、订单三个数据库。

需要解决的问题：跨数据库的事务、jion查询等问题。

水平拆分

例如，大部分的站点。数据都是和用户有关，那么可以根据用户，将数据按照用户水平拆分。

按照规则划分，一般水平分库是在垂直分库之后的。比如每天处理的订单数量是海量的，可以按照一定的规则水平划分。需要解决的问题：数据路由、组装。

读写分离

对于时效性不高的数据，可以通过读写分离缓解数据库压力。需要解决的问题：在业务上区分哪些业务上是允许一定时间延迟的，以及数据同步问题。

思路

垂直分库–>水平分库–>读写分离

六、拆分之后面临新的问题

问题

• 事务的支持，分库分表，就变成了分布式事务
• join时跨库，跨表的问题
• 分库分表，读写分离使用了分布式，分布式为了保证强一致性，必然带来延迟，导致性能降低，系统的复杂度变高。

常用的解决方案：

对于不同的方式之间没有严格的界限，特点不同，侧重点不同。需要根据实际情况，结合每种方式的特点来进行处理。

选用第三方的数据库中间件（Atlas，Mycat，TDDL，DRDS），同时业务系统需要配合数据存储的升级。

七、数据存储的演进

单库单表

单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

单库多表

随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

多库多表

随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平拆分。

八、总结

总的来说，优先考虑分区。当分区不能满足需求时，开始考虑分表，合理的分表对效率的提升会优于分区。

九、案例分析

京东的商品评价存储设计，原文地址

现状

• 商品的评论数量：数十亿条
• 每天的服务调用：数十亿次
• 每年成倍增长

整体的数据存储：基础数据存储，文本存储

基础数据存储

Mysql：只存储非文本的基础信息。包括：评论状态，用户，时间等基础数据。以及图片，标签，点赞等附加信息。数据组织形式（不同的数据又可选择不同的库表拆分方案）：

• 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表
• 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表
• 其它的扩展信息数据，因数据量不大、访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可

文本存储

文本存储（评论的内容）使用了mongodb、hbase

• 选择nosql而非mysql
• 减轻了mysql存储压力，释放msyql，庞大的存储也有了可靠的保障
• nosql的高性能读写大大提升了系统的吞吐量并降低了延迟

转自：http://www.cnblogs.com/bluebluesky/articles/6413831.html

作者：bluebluesky

也可参考：https://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/78324678

里面会有详细的说明！！我就不转载了！！

数据分片

在分布式存储系统中，数据需要分散存储在多台设备上，数据分片（Sharding）就是用来确定数据在多台存储设备上分布的技术。数据分片要达到三个目的：

转：
https://blog.csdn.net/weixin_38074050/article/details/78640004