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一、前言
分库分表是企业面对高并发，大数据量存储时使用的策略。刚好前阵子有用到过，正好一起梳理一下分表的相关事宜。
二、什么是分库分表
分库分表其实说的范围比较广泛，分库、分表、分库分表分别代表不同的情况，分别是区分多个数据库、同一个数据库分多个表、多个数据库分多张表。这次主要讨论一下分表。
三、分表
什么时候需要分表
分表主要应对数据量大的问题，以MySQL为例当系统中有一张表数据量非常大（百万级），并发并不高，但是查询效率较低，如果添加索引的方式无法优化的情况时，就可以考虑分表了。通过把数据分给多张表，避免查询都在同一张表中，从而提高查询速度。
如何进行分表
顾名思义，把一张表分为多个是需要分表逻辑的，例如我们可以把一年的数据放在张表中，又可以根据用户，同一个用户的数据放在同一张表中，但是不同用户可能不在同一张表中，这就设计分表的策略。
四、分表策略
1.取模
这个分表的策略是需要知道分几个表，如果我们测算数据大概在百万级别，最多千万，我们可以5张表，对于数据的id我们对5取模，数据结果肯定在[0,4]之间，那么我们只需要知道id，就知道此数据存放在哪里。
2. Hash
当我们的数据id不是数字时怎么办呢，例如UUID，我们可以对它去Hash然后取模运算。这里有个坑点，就是Hash可能为负数，所以需要对它取绝对值。
3. 时间
按照数据的创建时间进行分表，例如goods_2022,goods_2023,goods_2024等，也可以一年分多张表。
这几种方式略有不同：
- 当我们需要经常性一对多查询时，建议使用关联字段Hash取模的方式。例如用户个人收藏夹时，收藏夹表使用用户名进行分表，当我们知道查询的用户时其实已经知道需要查询那张表了。
- 当我们只是需要查询出单条数据时，就可以通过UUID取模策略，使多张表同时处理请求达到分摊压力的作用。
五、唯一ID生成
如果涉及分库分表离不开唯一Id分生成，也就是分布式系统中唯一ID问题。这里有几个方案供选择。
- UUID
- 雪花算法
- 每个表自增ID
不管是使用什么方式，目的都是为了防止数据Id重复，导致查询结果，操作数据时出现异常。
六、分表的缺点
分表虽然能解决大数量查询问题，但是就是因为分表来了一些问题：
- 分表之后，查询时都需要带着分表数据，才能知道去哪张表查询。
- 不能做扫表操作，要不然就是所有分表一起查询。
- 连表查询时，没有分表字段，会把分表全部都连接一遍。
