1、数据切分
关系型数据库本身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。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维 度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。
2、什么是垂直（纵向）切分？
垂直切分常见有 垂直分库 和 垂直分表 两种。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图：
垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下（例 如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导 致跨页，造成额外的性能开销。另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了 磁盘IO，从而提升了数据库性能。
垂直切分的优点：
- 解决业务系统层面的耦合，业务清晰。
- 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等。
- 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈。
垂直切分的缺点：
- 部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度。
- 分布式事务处理复杂。
- 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）。
3、什么是水平（横向）切分？
当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示：
库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。
水平切分的优点：
- 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力。
- 应用端改造较小，不需要拆分业务模块。
水平切分的缺点：
- 跨分片的事务一致性难以保证。
- 跨库的join关联查询性能较差。
- 数据多次扩展难度和维护量极大。
水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。
4、什么时候考虑切分
1、能不切分尽量不要切分。
并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。
不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。
2、数据量过大，正常运维影响业务访问。
这里说的运维，指：
- 对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。例如1T的数据，网络传输占50MB时候，需要20000秒才能传输完毕，整个过程的风险都是比较高的。
- 对一个很大的表进行DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时间会很长，这段时间业务不能访问此表，影响很大。如果使用pt- online-schema-change，使用过程中会创建触发器和影子表，也需要很长的时间。在此操作过程中，都算为风险时间。将数据表拆分，总量减 少，有助于降低这个风险。
- 大表会经常访问与更新，就更有可能出现锁等待。将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力。
3、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分。
4、数据量快速增长。
随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了。此时一定要选择合适的切分规则，提前预估好数据容量。
5、安全性和可用性。
鸡蛋不要放在一个篮子里。在业务层面上垂直切分，将不相关的业务的数据库分隔，因为每个业务的数据量、访问量都不同，不能因为一个业务把数据库搞挂而牵连到其他业务。利用水平切分，当一个数据库出现问题时，不会影响到100%的用户，每个库只承担业务的一部分数据，这样整体的可用性就能提高。
5、常用的支持分库分表中间件
- sharding-jdbc（当当）
- TSharding（蘑菇街）
- Atlas（奇虎360）
- Cobar（阿里巴巴）
- MyCAT（基于Cobar）
- Oceanus（58同城）
- Vitess（谷歌）
PS：文章出自 数据库分库分表，何时分？怎样分？详细解读，一篇就够了
