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如果一个网站业务快速发展，那这个网站流量也会增加，数据的压力也会随之而来，比如电商系统来说双十一大促对订单数据压力很大，Tps十几万并发量，如果传统的架构（一主多从），主库容量肯定无法满足这么高的Tps，业务越来越大，单表数据超出了数据库支持的容量，持久化磁盘IO,传统的数据库性能瓶颈，产品经理业务·必须做，改变程序，数据库刀子切分优化。数据库连接数不够需要分库，表的数据量大，优化后查询性能还是很低，需要分。
分库分表方案是对关系型数据库数据存储和访问机制的一种补充。
分库：将一个库的数据拆分到多个相同的库中，访问的时候访问一个库
分表：把一个表的数据放到多个表中，操作对应的某个表就行
(1) 数据库垂直拆分
根据业务拆分，如图，电商系统，拆分成订单库，会员库，商品库
(2)表垂直拆分
根据业务去拆分表，如图，把user表拆分成user_base表和user_info表，use_base负责存储登录，user_info负责存储基本用户信息
垂直拆分特点：
每个库（表）的结构都不一样
每个库（表）的数据至少一列一样
每个库（表）的并集是全量数据
垂直拆分优缺点
优点:
拆分后业务清晰（专库专用按业务拆分）
数据维护简单，按业务不同，业务放到不同机器上
缺点:
如果单表的数据量，写读压力大
受某种业务决定，或者被限制，也就是说一个业务往往会影响到数据库的瓶颈（性能问题，如双十一抢购）
部分业务无法关联join，只能通过java程序接口去调用，提高了开发复杂度
(1) 数据库水平拆分
如图，按会员库拆分，拆分成会员1库，会员2库，以userId拆分，userId尾号0-5为1库 6-9为2库，还有其他方式，进行取模，偶数放到1库，奇数放到2库
(2) 表水平拆分
如图把users表拆分成users1表和users2表，以userId拆分，进行取模，偶数放到users1表，奇数放到users2表
水平拆分的其他方式：
range来分,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,优点：扩容的时候，就很容易，因为你只要预备好，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：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，你的用户不是仅仅访问最新的数据，而是均匀的访问现在的数据以及历史的数据
hash分发,优点：可以平均分配每个库的数据量和请求压力 缺点：扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的这么一个过程
(3) 水平拆分特点
每个库（表）的结构都一样
每个库（表）的数据都不一样
每个库（表）的并集是全量数据
(4) 水平拆分优缺点
优点：
单库/单表的数据保持在一定量（减少），有助于性能提高
提高了系统的稳定性和负载能力
拆分表的结构相同，程序改造较少。
缺点:
数据的扩容很有难度维护量大
拆分规则很难抽象出来
分片事务的一致性问题部分业务无法关联join，只能通过java程序接口去调用
分布式事务
跨库join查询
分布式全局唯一id
开发成本 对程序员要求高
(1) 分库分表的开源框架
jdbc 直连层：shardingsphere、tddl
proxy 代理层：mycat，mysql-proxy（360）
jdbc直连层
jdbc直连层又叫jdbc应用层,是因为所有分片规则，所有分片逻辑，包括处理分布式事务 所有这些问题它都是在应用层，所有项目都是由war包构成的，所有分片都写成了jar包，放到了war包里面，java需要虚拟机去运行的，虚拟机运行的时候就会把war包里面的字节文件进行classLoder加载到jvm内存中，所有分片逻辑都是基于内存方进行操作的
(2) proxy代理层
如图,proxy代理层，所有分片规则，所有分片逻辑，包括处理分布式事务都在mycat写好了,所有分片逻辑都是基于mycat方进行操作
(3) jdbc直连层和proxy代理层优缺点
jdbc直连层性能高，只支持java语言，支持跨数据库
proxy代理层开发成本低，支持跨语言，不支持跨数据库
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