数据量增长情况	数据表类型	优化核心思想
数据量为千万级，是一个相对稳定的数据量	状态表	能不拆就不拆读需求水平扩展
数据量为千万级，可能达到亿级或者更高	流水表	业务拆分，面向分布式存储设计
数据量为千万级，可能达到亿级或者更高	流水表	设计数据统计需求存储的分布式扩展
数据量为千万级，不应该有这么多的数据	配置表	小而简，避免大一统

三、分库分表具体步骤

3.1 分库分表的原则：能不分就不分

1.优先MySQL调优，能不分就不分。

数据量能稳定在千万级，近几年不会到达亿级，其实是不用着急拆的，先尝试MySQL调优，优化读写性能。只有在MySQL调优已经无法解决慢查询问题时，才可以考虑分库分表。

MySQL调优：

【MySQL调优】如何进行MySQL调优？一篇文章就够了！-CSDN博客

2.分片数量尽量少。

分片尽量均匀分布在多个 DataHost 上，因为一个查询 SQL 跨分片越多，则总体性能越差，虽然要好于所有数据在一个分片的结果，只在必要的时候进行扩容，增加分片数量。

3.不要一个事务里跨越多个分片查询

尽量不要在一个事务中的 SQL 跨越多个分片，分布式事务一直是个不好处理的问题。

3.2 目标评估

评估需要拆分成几个库、几个表。

举例：

当前20亿，5年后评估为100亿。分几个表? 分几个库?解答:一个合理的答案，1024个表，16个库按1024个表算，拆分完单表200万，5年后为1000万.1024个表*200w≈100亿

3.3 表拆分

3.3.1 业务层面拆分

3.3.1.1 混合业务拆分

混合业务拆分：将混合业务拆分为独立业务。

业务场景举例：

电商网站：一个典型的混合业务，包含用户信息、订单信息、商品信息等。可以将用户信息、订单信息和商品信息分别拆分到不同的库或表中，以减少数据冗余并提高访问效率。
社交媒体平台：包含用户信息、好友关系、动态信息等。可以将用户信息和好友关系分离存储，以便更好地支持好友关系的查询和更新。
在线游戏：涉及角色信息、道具信息、战斗日志等。可以将角色信息和道具信息拆分到不同的表中，以提升查询效率，并将战斗日志存储到日志数据库中，以减轻主数据库的负载。
物流系统：包含订单信息、配送信息、运输信息等。可以将订单信息、配送信息和运输信息分别拆分到不同的表中，以便更好地支持订单的查询和跟踪。

3.3.1.2 冷热分离

冷热分离：将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。即在处理数据时将数据库分成冷库和热库，冷库存放那些走到终态、不常使用的数据，热库存放还需要修改、经常使用的数据。

什么情况下可以使用冷热分离？

数据走到终态后只有读没有写的需求。例如订单完结后基本只会读不会改。
用户能接受新旧数据分开查询。比如有些电商网站默认只让查询3个月内的订单，如果要查询3个月前的订单，还需要访问其他的页面。

业务场景举例：

邮件系统：邮件系统中最近邮件是用户经常访问和修改的，三个月前的邮件或已归档的邮件不经常访问的。可以将用户的收件箱、发件箱里最近三个月的邮件放在一个库里（热库），之前的邮件或者已读的邮件放在另一个库里（冷酷）。
日志系统：在大型应用中，日志数据是非常庞大的，但并不是所有日志都需要经常查询或分析。可以将最近一段时间的活动日志存放在热库中，而将过去的历史日志存放在冷库中，以减轻热库的负载和优化查询性能。
社交媒体平台：社交媒体平台上的用户数据量通常很大，但是只有少部分用户是活跃的，并且只有少量用户的数据会频繁访问和更新，如果所有用户都放在同一个库里，势必会影响活跃用户的查询效率。可以将活跃用户的个人信息、好友关系等存放在热库中，而将不活跃用户的数据存放在冷库中，以提升热库的性能和减少冷库的存储成本。
电商平台：电商平台上的商品数据也可以进行冷热分离。热库中存放热门商品的基本信息和库存等，以支持频繁的查询和更新操作，而将不活跃或下架的商品信息存放在冷库中，以减少热库的负载和优化查询性能。
客服工单：在我们日常操作时，经常能看到查询历史工单时会有个“近三个月工单”的选项，实际业务场景中，用户基本只会关注近三个月工单，而且这些工单也会经常需要进行修改、删除的操作，而对很早期的历史订单基本就没有修改、删除的需求，只有少量的查询需求。

3.3.2 数据层面拆分

按日期拆分：这种使用方式比较普遍，尤其是按照日期维度的拆分，其实在程序层面的改动很小，但是扩展性方面的收益很大。
- 日维度拆分，如test_20191021
- 月维度拆分,如test_201910
- 年维度拆分,如test_2019
按主键范围拆分：例如【1,200w】主键在一个表，【200w，400w】主键在一个表。优点是单表数据量可控。缺点是流量无法分摊，写操作集中在最后面的表。
中间表映射：表随意拆分，引入中间表记录查询的字段值，以及它对应的数据在哪个表里。优点是灵活。确定是引入中间表让流程变复杂。
hash切分：sharding_key%N。优点是数据分片均匀，流量分摊。缺点是扩容需要迁移数据，跨节点查询问题。
按分区拆分：hash,range等方式。不建议，因为数据其实难以实现水平扩展。

3.4 分表字段（sharding_key）选择

选择最佳的分表字段是一个需要仔细考虑的问题。最佳的分表字段应该是能够让数据分布均匀、频繁查询的字段以及不可变的字段。通过选择最佳的分表字段，可以提高系统的性能和查询效率。

常用字段：

主键ID：频繁查询并且唯一，非常适合作分表字段。例如，在用户表中，用户ID作为分表字段是一个不错的选择，因为用户ID是唯一的，而且在查询用户信息时经常会用到。
时间字段：如果业务需要按时间范围查询数据，那么选择时间字段作为分表字段是合理的。例如，在日志表中，可以选择时间戳字段作为分表字段，以便按天、按月或按年分割数据，方便查询和维护。
地理信息字段：如果业务需要按地区查询数据，那么选择地理信息字段作为分表字段是合适的。例如，在订单表中，可以选择订单地区字段作为分表字段，以便将订单数据按地区进行拆分，方便查询和扩展。
关联字段：如果业务需要频繁进行关联查询，那么选择订单号等关联字段作为分表字段。例如，在订单表中，可以选择订单号作为分表字段，因为订单号唯一且包含业务信息，并且日常查询、关联查询都是根据订单号查询的，很少根据id查询，方便查询和维护。

选择分表字段的原则：

1. 数据分布均匀

最佳的分表字段应该是能够让数据分布均匀的字段，这样可以避免某个表的数据过多，导致查询效率降低。在用户表中，如果以地区作为分表字段，可能会导致某些地区的数据过多，而某些地区的数据过少。

2. 频繁查询的字段

尽量选择查询频率最高的字段（例如主键id），然后根据表拆分方式选择字段。在一个订单表中，如果经常需要根据用户ID查询订单信息，那么以用户ID作为分表字段是一个不错的选择。

3. 不可变字段

最佳的分表字段还应该是不可变的字段，这样可以避免在数据迁移时出现问题。在一个商品表中，如果选择以商品名称作为分表字段，那么当商品名称发生变化时，就需要将数据移动到不同的表中，这样会增加系统的复杂度。

3.5 代码改造

修改代码里的查询、更新语句，以便让其适应分库分表后的情况。

查询语句改造：

单库查询改为跨库查询：对于需要查询的字段，需要明确指定查询的库和表，以避免查询到错误的数据。例如，原来的查询语句 “SELECT * FROM users WHERE id = 1” 可以修改为 “SELECT * FROM db.table_name WHERE id = 1”，其中 db 为目标数据库，table_name 为目标表。
单表查询改为跨表查询：例如投诉记录表根据哈希取余的方式分成10个表，如果id%1=0，则查0号表complaint_records_0。

3.6 数据迁移

最简单的就是停机迁移，复杂点的就是不停机迁移，要考虑增量同步和全量同步的问题。

3.6.1 增量同步

增量同步：老库迁移到新库期间，增删改命令的落库不能出错

同步双写：同步写新库和老库；
异步双写（推荐）： 写老库，监听binlog异步同步到新库
中间件同步工具：通过一定的规则将数据同步到目标库表

3.6.2 全量同步

全量同步：老库到新库的数据迁移，要控制好迁移效率，解决增量数据的一致性。

定时任务查老库写新库
使用中间件迁移数据，例如Dbmate、Apache NiFi、Ladder、Phinx、Flyway、TiDB等。

3.7 数据一致性校验和补偿

假设采用异步双写方案，在迁移完成后，逐条对比新老库数据，一致则跳过，不一致则补偿：

新库存在，老库不存在：新库删除数据
新库不存在，老库存在：新库插入数据
新库存在、老库存在：比较所有字段，不一致则将新库更新为老库数据

3.8 灰度切读

灰度发布：指黑（旧版本）与白（新版本）之间，让一些用户继续用旧版本，一些用户开始用新版本，如果用户对新版本没什么意见，就逐步把所有用户迁移到新版本，实现平滑过渡发布。

原则：

有问题及时切回老库
灰度放量先慢后快，每次放量观察一段时间
支持灵活的规则：门店维度灰度、百 (万)分比灰度

3.9 停旧库、写新库

下线老库，用新库读写。

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