浅谈分库分表

0 概述

本文将为什么要分库分表、怎么分以及分库分表后带来的问题，来谈一谈分库分表的相关知识。

1 为什么要分库分表

为什么要分库分表，正面来回答这个问题，可能不是很好回答，那么我们从反面来看，如果不分库分表将会带来什么问题呢？
1.如果有新的需求，需要变更表的字段，那么就需要提交DDL，执行DDL时候是需要锁表的，如果此时表中数据过大就会导致锁表时间过长。
2.表中数据过大，DML性能下降，如果量比较大，rt会变高
3.单机性能极限，采用一主多从策略，读写分离，写的请求落在主节点上，读的请求落在从库上，但是如果从库过多会导致主从延时比较长，写入的数据不能立刻查到，这个需要看具体业务场景，是否需要强制查询主库。

2 怎么分

首先我们要选择一个分表字段（一般是业务的主键 比如订单Id），然后水平拆分（分表字段取模分表总数），那么怎么选择这个分表字段呢主要需要考以下几点：
1.是否便于查询，比如订单表，我们也可以按照订单Id，也可以按照用户Id来分。但是有时候，我们希望分库分表后能够满足两个Id查询，比如订单Id和userId，希望同一个userId的所有订单都落到同一张表中，这样就可以采用组合方的式生成分表字段订单Id（全局自增主键+userId后四位），这种组合方式生成订单Id做分表字段，即可用满足订单Id查询又可以满足用户Id查询。
2.数据分配是否相对均匀，不会出现数据的倾斜问题，如果选择分表字段不是很合适就会导致一些表的数据比较多，而一些表的数据比较少，应当避免这种现象。

3 带来的问题

1.夸库的事务不可用，原本的一个事务都是在同一库的（事务是基于连接的），分库后原本事务可能需要分到了不同的库，这样夸库的事务就会不可用。
2.非分表字段来查询的需求，这种情况下直接查询的性能非常低，需要扫描全表，这种情况可以通过将数据导入到ElasticSearch（搜索引擎）来解决，通过搜索引擎来满足查询非分表字段，也可以建立一个route表这个表想到于二级索引（路由表主要存储非分表字段到分表字段映射关系）。