MySQL - 浅谈分库分表_将user表进行了分库分表,那么手机号的唯一索引是不是就失效了

1、使用背景

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关系型数据库以MySQL为例，其单机的存储能力、连接数是有限的，这使得MySQL很容易会成为一个系统的性能瓶颈。当单表数据量在百万级时，我们还可以通过优化索引、添加从库等方式来提升性能。然而一旦数据量跃向千万级，那么再怎么优化数据库，都无法避免数据库操作性能的严重下滑。

为了减少数据库的负担、提升数据库响应速度、缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表 。

• 当表的数量达到了几百乃至上千张时，若众多的业务模块都访问该数据库，则会对该数据库造成较大的压力，此时需要考虑对其进行分库。
• 当表的数据量达到了数千万级别时，则对该表进行对许多操作性能都会损耗严重，此时需要考虑对其进行分库或分表。

2、切分方式简介

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分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，减少每个数据库中的数据量、加快响应速度，以此来提升数据库整体性能。其核心思想就是如何对数据进行切分（ Sharding ），以及切分后如何对数据快速地定位与整合。
针对数据切分类型，大致可以分为垂直切分和水平切分两种。

2.1、垂直切分

垂直切分，也称为纵向切分，是按照业务模块进行切分，将不同模块的表切分到同一或不同的数据库中。垂直切分又分为垂直分库和垂直分表：

• 垂直分库
  垂直分库是基于业务分类的，根据不同的业务将表分到不同的数据库中。这与微服务管理很相似，微服务中每一个独立的服务都拥有自己的数据库，需要不同业务的数据需接口调用。

  

• 垂直分表
  垂直分表是基于数据表的列为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。
  例如：一个商品表（product）有很多字段，比如价格，商品详情等。用户在进入一个商城的时候，琳琅满目的商品扑面而来，只有当我们真正的需要了解某个产品的时候，才会点进去查看该产品的详情介绍，于是在设计表结构的时候就可以将商品明细信息单独拆分到扩展表（product_extend）中：

  
  数据库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，可以加载更多数据到内存中，增加查询的命中率，减少磁盘IO，以此来提升数据库性能。

垂直切分可以实现业务间解耦，不同业务的数据进行独立的维护、监控、扩展。在高并发场景下，一定程度上缓解了数据库的压力。

然而垂直切分在一定程度上提升了开发的复杂度，由于业务的隔离性，很多表无法直接访问，必须通过接口方式聚合数据。垂直切分也同时增加了分布式事务的管理难度。

2.2、水平切分

通过垂直切分，可以一定程度上缓解数据库的压力，但无法从根本上解决单表数据量过大的问题。当我们无法对业务逻辑进一步细粒度切分，且此时依旧存在单库读写、存储性能瓶颈的问题，就需要考虑进行水平切分。

水平切分，也称横向切分，是将一张大表以规定的切分规则，按行切分成不同的表或者切分到不同的库中。换言之：水平切分就是将一张大数据量的表，切分成多个表结构相同，且每个表只占原表一部分数据，然后按不同的
条件分散到一个或多个数据库中。

水平切分又分为库内分表和分库分表两种：

• 库内分表
  库内分表将表拆分在同一个数据库实例中。这种拆分方式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布到不同机器的库上。那么对这些表对操作，会竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO。

  

• 分库分表
  分库分表则是将按照一定规则切分出来的子表，分散到不同的数据库中，从而使得单个表的数据量变小，以达到分布式的效果。

  

水平切分解决了高并发时单库数据量过大的问题，提升了系统的稳定性和负载能力，对于业务系统改造的工作量不是很大。

然而水平切分跨库之间的事务难以保证其一致性。同时，跨库的join关联查询性能较差，扩容的难度和维护量都相对较大。

3、切分原则与规则

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3.1、切分原则

• 第一原则：能不切分尽量不要切分。
• 第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。
• 第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组来降低跨库 Join 的可能。
• 第四原则：由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量少使用多表 Join。

3.2、切分规则

分库分表以后会出现一个问题，一张表会出现在多个数据库里，到底该往哪个库的表里存呢？

• 根据取值范围
  按照时间区间或ID区间来切分。比如说：假设有一张用户表（User）需要切分，可以定义每个库的User表里只存10000条数据，第一个库 userId 从1 ~ 9999，第二个库10000 ~ 20000，第三个库20001 ~ 30000…以此类推。同理，也可以按照日期等其他业务逻辑字段进行切分。
  根据取之范围切分的优点：
  （1）单表数据量是可控的。
  （2）且水平扩展简单只需增加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移。
  （3）能快速定位要查询的数据在哪个库。
  根据取之范围切分的缺点：
  （1）由于连续分片可能存在数据热点，如果按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询。

• hash取模（对hash结果取余）
  hash取模(hash() mod N)的切分方式比较常见，仍以User表为例，对数据库从 0 到 N-1 进行编号，对 User 表中 userId 字段哈希运算得到的值进行取模，得到余数 i：
  i = 0：存第一个库，
  i = 1：存第二个库，
  i = 2：存第三个库，
  以此类推…
  这样同一个用户的数据都会存在同一个库里，用 userId 作为条件查询就很好定位了。
  hash取模切分的优点：
  （1）数据分片相对比较均匀，不易出现某个库并发访问的问题
  hash取模切分的缺点：
  （1）这种算法存在一些问题，当某一台机器宕机，本应该落在该数据库的请求就无法得到正确的处理，这时宕掉的实例会被踢出集群，此时算法变成hash(userId) mod (N-1)，用户信息可能就不再在同一个库中。

4、分库分表带来的问题

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• 事务一致性问题
  由于表分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。一般可使用XA协议和两阶段提交处理，但是这种方式性能较差，代码开发量也比较大。通常做法是做到最终一致性的方案，即不苛求系统的实时一致性，只要在允许的时间段内达到最终一致性即可，可采用事务补偿的方式。
• 分页、排序问题
  日常开发中分页、排序是必备功能，而多库进行查询时 limit 分页、 order by 排序，着实让人比较头疼。分页需按照指定字段进行排序，如果排序字段恰好是分片字段时，通过分片规则就很容易定位到分片的位置。然而，一旦排序字段非分片字段时，就需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户，过程比较复杂。
• 全局唯一性约束问题
  由于分库分表后，表中的数据同时存在于多个数据库，而某个分区数据库的自增主键已经无法满足全局唯一，所以此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。常见的解决方式有以下几种：
  （1）redis incr命令
  （2）数据库生成主键（不建议）
  （3）uuid（不建议）
  （4）snowflake（雪花算法）
• 跨库 Join 问题
  （1）通过业务分析，将不同库的join查询拆分成多个select
  （2）建立全局表（每个库都有一个相同的表）
  （3）冗余字段（不符合数据库三范式）
  （4）Mycat - E-R分片（将有ER关系的记录都存储到一个库中）
  （5）Sharding JDBC - 绑定表
  （6）最多支持跨两张表跨库的join
  
  

6、分库分表工具

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自己开发分库分表工具的工作量是巨大的，好在业界已经有了很多比较成熟的分库分表中间件，我们可以将更多的时间放在业务实现上：

• sharding-jdbc（当当）
• TSharding（蘑菇街）
• Atlas（奇虎360）
• Cobar（阿里巴巴）
• MyCAT（基于Cobar）
• Oceanus（58同城）
• Vitess（谷歌）