MySQL数据库之互联网常用分库分表方案.docx
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一、数据库瓶颈
不管是
IO
瓶颈，还是
CPU
瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进
而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务
Service
来看就是，
可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、
崩溃）。
1
、
IO
瓶颈
第一种：磁盘读
IO
瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产
生大量的
IO
，降低查询速度
->
分库和垂直分表。
第二种：网络
IO
瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够
->
分库。
2
、
CPU
瓶颈
第一种：
SQL
问题，如
SQL
中包含
join
，
group by
，
order by
，非索引字段
条件查询等，增加
CPU
运算的操作
-> SQL
优化，建立合适的索引，在业务
Service
层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，
SQL
效率低，
CPU
率先出现
瓶颈
->
水平分表。
二、分库分表
1
、水平分库
1.
概念：以字段为依据，按照一定策略（
hash
、
range
等），将一个库中
的数据拆分到多个库中。
2.
结果：
1.
每个库的结构都一样；
2.
每个库的数据都不一样，没有交集；
3.
所有库的并集是全量数据；
3.
场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有
明显的业务归属来垂直分库。
4.
分析：库多了，
io
和
cpu
的压力自然可以成倍缓解。
2
、水平分表
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