mysql分区分表优缺点（让技术大牛带你彻底搞清楚MySQL分库）
mysql分区分表优缺点（让技术大牛带你彻底搞清楚MySQL分库）先去data目录，如果不知道目录位置的可以执行：这个是数据库分的，应用透明，代码无需修改任何东西。本文一切基于MySql InnoDB说了这么多，接下来说主体，先说分区，因为之前博主写过一篇MySql分区的博客所以这里不会多费笔墨来写具体如何实现上面链接里有写，这里只需记住如果表中存在主键或唯一索引时，分区列必须是唯一索引的一个组成部分。
一.分分合合
说过很多次，不要拘泥于某一个技术的一点，技术是相通的。重要的是编程思想，思想是最重要的。
当数据量大的时候，需要具有分的思想去细化粒度。当数据量太碎片的时候，需要具有合的思想来粗化粒度。
1.1 分
很多技术都运用了分的编程思想，这里来举几个例子，这些都是分的思想
- 集中式服务发展到分布式服务
- 从Collections.synchronizedMap(x)到1.7ConcurrentHashMap再到1.8ConcurrentHashMap，细化锁的粒度的同时依旧保证线程安全
- 从AtomicInteger到LongAdder，ConcurrentHashMap的size()方法。用分散思想，减少cas次数，增强多线程对一个数的累加
- JVM的G1 GC算法，将堆分成很多Region来进行内存管理
- Hbase的RegionServer中，将数据分成多个Region进行管理
- 平时开发是不是线程池都资源隔离
2.2 合
很多技术也运用到了合的编程思想，这里举几个例子，这些都是合的思想
- TLAB（Thread Local Allocation Buffers），线程本地分配缓存。避免多线程冲突，提高对象分配效率
- 逃逸分析，将变量的实例化内存直接在栈里分配，无需进入堆，线程结束栈空间被回收。减少临时对象在堆内分配数量
- CMS GC算法下，虽然使用标记清除，但是也有配置支持整理内存碎片。如：-XX:UseCMS-CompactAtFullCollection（FullGC后是否整理，Stop The World会变长）和-XX:CMSFullGCs-BeforeCompaction（几次FullGC之后进行压缩整理）
- 锁粗化，当JIT发现一系列连续的操作都是对同一对象反复加锁和释放锁，会加大锁同步的范围
- kafka的网络数据传输有一些数据配置，减少网络开销。如：batch.size和linger.ms等等
- 平时开发是不是都个叫批量获取接口
二.分区
本文一切基于MySql InnoDB
说了这么多，接下来说主体，先说分区，因为之前博主写过一篇MySql分区的博客所以这里不会多费笔墨来写
2.1 实现方式
具体如何实现上面链接里有写，这里只需记住如果表中存在主键或唯一索引时，分区列必须是唯一索引的一个组成部分。
这个是数据库分的，应用透明，代码无需修改任何东西。
2.2 内部文件
先去data目录，如果不知道目录位置的可以执行：
接下来看下内部文件：
从上图我们可以看出，有2中类型的文件，.frm文件和.ibd文件
- .frm文件：表结构文件
- .ibd文件：InnoDB中，索引和数据都在同个文件.ibdata（你的执行结果可能是.MYD索引文件和.MYI数据文件，没关系，这是MyIsAm存储引擎，对应着InnoDB的.ibd文件）。因为Order这张表分为5个区，所以有5个这样的文件
- .par文件：你执行的结果可能有.par文件也可能没有。注意：从MySql 5.7.6开始，不再创建.par分区定义文件。分区定义存储在内部数据字典中。
2.3 数据处理
分区表后，提高了MySql性能。如果一张表的话，那就只有一个.ibd文件，一颗大的B 树。如果分表后，将按分区规则，分成不同的区，也就是一个大的B 树，分成多个小的树。
读的效率肯定提升了，如果走分区键索引的话，先走对应分区的辅助索引B 树，再走对应分区的聚集索引B 树。
如果没有走分区键，将会在所有分区都会执行一次。会造成多次逻辑IO！
平时开发如果想查看sql语句的分区查询可以使用explain partitons select xxxxx语句。可以看到一句select语句走了几个分区。
mysql>explainpartitionsselect*fromTxnListwherestartTime>'2016-08-2500:00:00'andstartTime<'2016-08-2523:59:00'; ---- ------------- ------------------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------- ------------- |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|Extra| ---- ------------- ------------------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------- ------------- |1|SIMPLE|ClientActionTrack|p20160825|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|33868|Usingwhere| ---- ------------- ------------------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------ ------- ------------- rowinset(0.00sec)
三.分库分表
当一张表随着时间和业务的发展，库里表的数据量会越来越大。数据操作也随之会越来越大。
一台物理机的资源有限，最终能承载的数据量、数据的处理能力都会受到限制。这时候就会使用分库分表来承接超大规模的表，单机放不下的那种。
区别于分区的是，分区一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档。只不过分库分表需要代码实现，分区则是mysql内部实现。分库分表和分区并不冲突，可以结合使用。
3.1 实现
3.1.1 分库分表标准
- 存储占用100G
- 数据增量每天200w
- 单表条数1亿条
3.1.2 分库分表字段
分库分表字段取值非常重要
- 在大多数场景该字段是查询字段
- 数值型
一般使用userId，可以满足上述条件
3.2 分布式数据库中间件
分布式数据库中间件分为两种，proxy和客户端式架构。proxy模式有MyCat、DBProxy等，客户端式架构有TDDL、Sharding-JDBC等。
那么proxy和客户端式架构有何区别呢？各自有什么优缺点呢？其实看一张图便可知晓。
proxy模式的话我们的select和update语句都是发送给代理，由这个代理来操作具体的底层数据库。所以必须要求代理本身需要保证高可用，否则数据库没有宕机，proxy挂了，那就走远了。
客户端模式通常在连接池上做了一层封装，内部与不同的库连接，sql交给smart-client进行处理。通常仅支持一种语言，如果其他语言要使用，需要开发多语言客户端。
各自的优缺点如下：
3.3 内部文件
找了一个分库分表 分区的例子，基本上和分区表的差不多，只是多了多了很多表的.ibd文件，上面有文件的解释：
[miaojiaxing@Grimtestmydata]#ls|grep'base_info'base_info_00.frmbase_info_00#P#p_2018.ibdbase_info_00#P#p_2019.ibdbase_info_00#P#p_2020.ibdbase_info_00#P#p_2021.ibdbase_info_00#P#p_init.ibdbase_info_00#P#p_max.ibdbase_info_01.frmbase_info_01#P#p_2018.ibdbase_info_01#P#p_2019.ibdbase_info_01#P#p_2020.ibdbase_info_01#P#p_2021.ibdbase_info_01#P#p_init.ibdbase_info_01#P#p_max.ibdbase_info.frmbase_info.ibd
3.4 问题
3.4.1 事务问题
既然分库分表了，那么肯定涉及到分布式事务，如何保证插入到不同库的多条记录能够要么同时成功，要么同时失败。
有些同学可能想到XA，XA性能差而且不需要使用mysql5.7。柔性事务是目前主流的方案，TCC模式就属于柔性事务。
对于分布式事务问题每家公司有自己的实现，华为用saga，阿里用TXC，蚂蚁用DTX，支持FMT模式和TCC模式。
3.4.2 join问题
tddl、MyCAT等都支持跨分片join。但是尽力避免跨库join，比如通过字段冗余的方式等。
如果出现了这种情况且中间件支持分片join，那么可以这样使用。如果不支持可以手工查询。
四.总结
分表和在用途上不一样，分表是为了承接超大规模的表，单机放不下那种。分区的话则一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档。
性能稳定上的话都是一个个子表，差不多，区别应该是分区表是mysql内部实现的，会比分表方案少一点数据交互。
本文来自公众号（java）
