一、问题
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？
用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？
具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
二、为什么要分库分表(设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计？)
每天活跃用户数上千万，每天单表新增数据多达 50 万，一个表总数据量都已经达到了两三千万。
数据库磁盘容量不断消耗掉，高峰期并发达到惊人的 5000~8000 。
三、分表
单表数据量太大，会极大影响 sql 执行的性能。单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，需要分表了。
分表：把一个表的数据放到多个表中，查询的时候就查一个表。
比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。
这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在 200 万以内。
四、分库
一个数据库最多支撑并发 2000，需要扩容，而且一个健康的单库并发值最好保持在每秒 1000 左右，不要太大。
可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库。
| # | 分库分表前 | 分库分表后 |
| ------------ | ---------------------------- | -------------------------------------------- |
| 并发支撑情况 | MySQL 单机部署，扛不住高并发 | MySQL 从单机到多机，能承受的并发增加了多倍 |
| 磁盘使用情况 | MySQL 单机磁盘容量几乎撑满 | 拆分为多个库，数据库服务器磁盘使用率大大降低 |
| SQL 执行性能 | 单表数据量太大，SQL 越跑越慢 | 单表数据量减少，SQL 执行效率明显提升 |
五、分库分表中间件
常见中间件：
- Cobar
- TDDL
- Atlas
- Sharding-jdbc
- Mycat
5.1、Cobar
阿里 b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层方案，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群，Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，差不多算是被抛弃的状态吧。而且不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。
5.2、TDDL
淘宝团队开发的，属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离，但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。
5.3、Atlas
360 开源的，属于 proxy 层方案，以前是有一些公司在用的，但是确实有一个很大的问题就是社区最新的维护都在 5 年前了。所以，现在用的公司基本也很少了。
5.4、Sharding-jdbc
当当开源的，属于 client 层方案，是 ShardingSphere 的 client 层方案， ShardingSphere 还提供 proxy 层的方案 Sharding-Proxy。确实之前用的还比较多一些，因为 SQL 语法支持也比较多，没有太多限制，而且截至 2019.4，已经推出到了 4.0.0-RC1 版本，支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官网有登记使用的公司，可以看到从 2017 年一直到现在，是有不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。
5.5、Mycat
基于 Cobar 改造的，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用了。但是确实相比于 Sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。
六、总结
综上，现在其实建议考量的，就是 Sharding-jdbc 和 Mycat，这两个都可以去考虑使用。
Sharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合 Sharding-jdbc 的依赖；
Mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。
通常来说，这两个方案其实都可以选用，但是我个人建议中小型公司选用 Sharding-jdbc，client 层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；但是中大型公司最好还是选用 Mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat，然后大量项目直接透明使用即可。
七、如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分
7.1、水平拆分
就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。
7.2、垂直拆分
就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。
还有表层面的拆分，就是分表，将一个表变成 N 个表，就是让每个表的数据量控制在一定范围内，保证 SQL 的性能。否则单表数据量越大，SQL 性能就越差。一般是 200 万行左右，不要太多，但是也得看具体怎么操作，也可能是 500 万，或者是 100 万。你的 SQL 越复杂，就最好让单表行数越少。
好了，无论分库还是分表，上面说的那些数据库中间件都是可以支持的。就是基本上那些中间件可以做到你分库分表之后，中间件可以根据你指定的某个字段值，比如说 userid，自动路由到对应的库上去，然后再自动路由到对应的表里去。
就得考虑一下，项目里该如何分库分表？一般来说，垂直拆分，可以在表层面来做，对一些字段特别多的表做一下拆分；水平拆分，如并发承载不了，或者是数据量太大，容量承载不了，你给拆了，按什么字段来拆，你自己想好；分表，你考虑一下，你如果哪怕是拆到每个库里去，并发和容量都 ok 了，但是每个库的表还是太大了，那么你就分表，将这个表分开，保证每个表的数据量并不是很大。
八、分库分表的方式
- 一种是按照 range 来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。
- 或者是按照某个字段 hash 一下均匀分散，这个较为常用。
range 来分，好处在于说，扩容的时候很简单，只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；缺点，但是大部分的请求，都是访问最新的数据。实际生产用 range，要看场景。
hash 分发，好处在于说，可以平均分配每个库的数据量和请求压力；坏处在于说扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的过程，之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。
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