MySql分库分表与分区的区别和思考

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，具体见：https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/10526821.html

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。

　　（PS：如果想研究一颗聚集索引B+树可以放多少行数据，请看：https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/10540263.html）

　　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> explain partitions select * from TxnList where startTime>'2016-08-25 00:00:00' and startTime<'2016-08-25 23:59:00';
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table             | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
|   | SIMPLE      | ClientActionTrack | p20160825  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |  | Using where |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
row in set (0.00 sec)

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@Grim testmydata]# ls | grep 'base_info'
base_info_00.frm
base_info_00#P#p_2018.ibd
base_info_00#P#p_2019.ibd
base_info_00#P#p_2020.ibd
base_info_00#P#p_2021.ibd
base_info_00#P#p_init.ibd
base_info_00#P#p_max.ibd
base_info_01.frm
base_info_01#P#p_2018.ibd
base_info_01#P#p_2019.ibd
base_info_01#P#p_2020.ibd
base_info_01#P#p_2021.ibd
base_info_01#P#p_init.ibd
base_info_01#P#p_max.ibd
base_info.frm
base_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