数据库分库分表

分库分表的背景：

        在一些互联网项目中，经常会遇到一些表在短时间之内数据量增长很快，随着时间的推移，数据量会越来越大，如果不进行优化处理，性能会逐渐下降，甚至服务挂掉。因此分库分表是在做这类项目时必须要考虑的问题，分库分表是解决数据库压力的好办法。

 

分库分表的几个概念：

1. 分库：将原本在同一个数据库的数据，根据业务分类，将不同的业务模块的数据放在一起，例如：将用户注册登录相关的表放在一个库中，将核心业务相关的表放在另一个库中。这样可以根据不同的模块访问量，来设计该数据库服务器的性能参数。

2. 分表：将原本在同一张表中的数据分成多张表，这里包含水平分表和垂直分表。

2.1 垂直分表：如果一张表的字段较多，根据业务分组，将不同业务的字段拆分成多张字表。分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）。

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。这样纵向分表后：

首先、存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb，可以有更好的更新速度。

其次、对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实、对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache、redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。

2.2 水平分表：将一张表分成多张除了表名不同，但数据结构完全相同的表。分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。