数据库的写入请求量大造成的性能和可用性方面的问题，要解决这些问题，你所采取的措施就是对数据进行分片。这样可以很好地分摊数据库的读写压力，也可以突破单机的存储瓶颈，而常见的一种方式是对数据库做“分库分表”。
如何对数据库做垂直拆分
垂直拆分，顾名思义就是对数据库竖着拆分，也就是将数据库的表拆分到多个不同的数据库中。垂直拆分的原则一般是按照业务类型来拆分，核心思想是专库专用，将业务耦合度比较高的表拆分到单独的库中。举个形象的例子，就是在整理衣服的时候，将羽绒服、毛衣、T 恤分别放在不同的格子里。这样可以解决我在开篇提到的第三个问题：把不同的业务的数据分拆到不同的数据库节点上，这样一旦数据库发生故障时只会影响到某一个模块的功能，不会影响到整体功能，从而实现了数据层面的故障隔离。
如何对数据库做水平拆分
拆分的规则有下面这两种：
1. 按照某一个字段的哈希值做拆分，这种拆分规则比较适用于实体表，比如说用户表，内容表，我们一般按照这些实体表的 ID 字段来拆分。比如说我们想把用户表拆分成 16 个库，每个库是 64 张表，那么可以先对用户 ID 做哈希，哈希的目的是将 ID 尽量打散，然后再对 16 取余，这样就得到了分库后的索引值；对 64 取余，就得到了分表后的索引值。
2. 另一种比较常用的是按照某一个字段的区间来拆分，比较常用的是时间字段。你知道在内容表里面有“创建时间”的字段，而我们也是按照时间来查看一个人发布的内容。我们可能会要看昨天的内容，也可能会看一个月前发布的内容，这时就可以按照创建时间的区间来分库分表，比如说可以把一个月的数据放入一张表中，这样在查询时就可以根据创建时间先定位数据存储在哪个表里面，再按照查询条件来查询。
解决分库分表引入的问题:
从分库分表规则中你可以看到，无论是哈希拆分还是区间段的拆分，我们首先都需要选取一个数据库字段，这带来一个问题是：我们之后所有的查询都需要带上这个字段，才能找到数据所在的库和表，否则就只能向所有的数据库和数据表发送查询命令。如果像上面说的要拆分成 16 个库和 64 张表，那么一次数据的查询会变成 16*64=1024 次查询，查询的性能肯定是极差的。
最合适的思路是你要建立一个映射表，在查询的时候要先通过映射表查到分表键，再通过分表键查询完整的数据，这个表也可以是分库分表的，也需要占用一定的存储空间，但是因为表中只有两个字段，所以相比重新做一次拆分还是会节省不少的空间的。
分库分表引入的另外一个问题是一些数据库的特性在实现时可能变得很困难。比如说多表的 JOIN 在单库时是可以通过一个 SQL 语句完成的，但是拆分到多个数据库之后就无法跨库执行 SQL 了，不过好在我们对于 JOIN 的需求不高，即使有也一般是把两个表的数据取出后在业务代码里面做筛选，复杂是有一些，不过是可以实现的。再比如说在未分库分表之前查询数据总数时只需要在 SQL 中执行 count() 即可，现在数据被分散到多个库表中，我们可能要考虑其他的方案，比方说将计数的数据单独存储在一张表中或者记录在 Redis 里面。
此文章为5月Day12学习笔记，内容来源于极客时间《高并发系统设计 40 问》
