抱大腿第一人
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#青训营笔记创作活动#
2月15日 打卡day8
今日学习
通过阅读这篇文章，我知道了分库与分表可以从垂直（纵向）和 水平（横向）两种纬度进行拆分。
垂直拆分：
垂直分库一般来说按照业务和功能的维度进行拆分，将不同业务数据分别放到不同的数据库中，核心理念是专库专用。按业务类型对数据分离，剥离为多个数据库，像订单、支付、会员、积分相关等表放在对应的订单库、支付库、会员库、积分库。不同业务禁止跨库直连，获取对方业务数据一律通过API接口交互，这也是微服务拆分的一个重要依据。垂直分库很大程度上取决于业务的划分，但有时候业务间的划分并不是那么清晰，比如：电商中订单数据的拆分，其他很多业务都依赖于订单数据，有时候界线不是很好划分。垂直分库把一个库的压力分摊到多个库，提升了一些数据库性能，但并没有解决由于单表数据量过大导致的性能问题，所以就需要配合后边的分表来解决。
垂直分表针对业务上字段比较多的大表进行的，一般是把业务宽表中比较独立的字段，或者不常用的字段拆分到单独的数据表中，是一种大表拆小表的模式。数据库它是以行为单位将数据加载到内存中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段长度也都较短，因而可以加载更多数据到内存中，减少磁盘IO，增加索引查询的命中率，进一步提升数据库性能。
水平拆分：
水平分库是把同一个表按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以位于不同的服务器上，以此实现水平扩展，是一种常见的提升数据库性能的方式。这种方案往往能解决单库存储量及性能瓶颈问题，但由于同一个表被分配在不同的数据库中，数据的访问需要额外的路由工作，因此系统的复杂度也被提升了。
水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。水平分表尽管拆分了表，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO等。要想进一步提升性能，就需要将拆分后的表分散到不同的数据库中，达到分布式的效果。
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通过阅读这篇文章，我知道了分库与分表可以从垂直（纵向）和 水平（横向）两种纬度进行拆分。
垂直拆分：
垂直分库一般来说按照业务和功能的维度进行拆分，将不同业务数据分别放到不同的数据库中，核心理念是专库专用。按业务类型对数据分离，剥离为多个数据库，像订单、支付、会员、积分相关等表放在对应的订单库、支付库、会员库、积分库。不同业务禁止跨库直连，获取对方业务数据一律通过API接口交互，这也是微服务拆分的一个重要依据。垂直分库很大程度上取决于业务的划分，但有时候业务间的划分并不是那么清晰，比如：电商中订单数据的拆分，其他很多业务都依赖于订单数据，有时候界线不是很好划分。垂直分库把一个库的压力分摊到多个库，提升了一些数据库性能，但并没有解决由于单表数据量过大导致的性能问题，所以就需要配合后边的分表来解决。
垂直分表针对业务上字段比较多的大表进行的，一般是把业务宽表中比较独立的字段，或者不常用的字段拆分到单独的数据表中，是一种大表拆小表的模式。数据库它是以行为单位将数据加载到内存中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段长度也都较短，因而可以加载更多数据到内存中，减少磁盘IO，增加索引查询的命中率，进一步提升数据库性能。
水平拆分：
水平分库是把同一个表按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以位于不同的服务器上，以此实现水平扩展，是一种常见的提升数据库性能的方式。这种方案往往能解决单库存储量及性能瓶颈问题，但由于同一个表被分配在不同的数据库中，数据的访问需要额外的路由工作，因此系统的复杂度也被提升了。
水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。水平分表尽管拆分了表，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO等。要想进一步提升性能，就需要将拆分后的表分散到不同的数据库中，达到分布式的效果。
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