Sharding-jdbc（一）分库分表理解

1、什么是分库分表

　　所谓的分库分表就是数据的分片（Sharding）。

2、为什么需要分库分表

　　因为随着公司的业务越来越大，对于现成单机单个应用瓶颈问题，对数据持久化硬盘如何进行扩容。

　　可以从4个方面就行考虑：

　　1、表的设计要符合业务需求

　　2、sql语句的优化

　　3、读写分离

　　4、分库分表

3、什么是读写分离

　　将操作的sql语句到指定的库中操作，达到读写分开操作不同的数据库。

　　数据库的角色：主库（master，就是写库），从库（slave，就是读库）。

　　读写分离对insert、update、delete语句的操作走主库，select语句走从库，（所谓的crud操作）

　　应用：对于读多写少业务对从库的压力比较大，对于写多读少业务对主库压力比较大。

　　读写分离java开源框架分类：

　　　　客户端（应用层）：TDDL、Sharding-jdbc

　　　　这里讲解Sharding-jdbc：

　　　　特点：

　　　　　　优点：1、程序自动完成，数据源方便管理；2、不需要维护、因为没有中间件；3、理论支持任何数据库（sql标准）

　　　　　　缺点：1、存在代码入侵性；2、加大开发成本；3、不能做到动态添加数据源，添加数据源还需要重启程序；4、程序开发完后，运维人员参与不了

　　　　中间件（代理层 proxy）：mysql proxy、mycat、altas（360开发的）

　　　　特点：

　　　　　　优点：1、数据添加不会影响到程序；2、应用层不需管理数据库层方面，由代理层去管理；3、添加数据源不需要重启程序

　　　　　　缺点：1、程序依赖的中间件，提高维护工作；2、容易出现高可用问题；3、中间件导致切换数据库变的困难；2、增加了proxy，程序性能下降

4、什么是分库分表

　　分库分表其实是基于读写分离上面提出的方案（也就是目前关系型数据库终极解决方案）。

　　读写分离：当数据写很大的时候，（例如：双十一天猫、京东下单时写的数据很大）master写的压力大的问题以及公司随着业务增大之后产生瓶颈问题，需要数据分片来解决。

　　分库分表：目前数据库终极解决方案：解决高并发、数据分片。

　　分库（表）类型：

　　　　垂直：

　　　　　　将一个比较多字段的表拆分成多个小表，将不同字段放到不同的小表中，降低单表（单库）大小的目的来提高性能。

　　　　　　通俗：大表拆小表，拆分是基于关系型数据库表的列（字段）来进行。

　　　　　　特点：每个表（库）的结构都不一样

　　　　　　　　每个表（库）的列数据至少有一列是一样的

　　　　　　　　每个表（库）并集是整个数据库的全量数据

　　　　　　　　每个表（库）数据量一样（不会变）：例如（user-info字段 + user-basse字段 = user的全字段）

　　　水平：

　　　　　　某个字段按照一定规律进行拆分，将一个表的数据分到多个表（库）中。

　　　　　　降低表的数据量，优化查询数据量的方式来提高性能。例如：（user1（数据） + user2 （数据） = user全部数据）

　　　　　　特点：每个表（库）的结构一样

　　　　　　　　每个表（库）数据量不一样。（要是一样只能说太恰好了，但是不可以存在一样的数据）

　　　　　　　　每个表（库）的并集是整个数据库（表）全量数据。

5、分库分表常见的算法：

　　1、Hash（取模）：通过表的一列字段进行hash取出code值来区分的。

　　2、Range（范围）：按年份、按时间、按某值等。

　　3、List预定义：事先定于好。

6、分库分表之后带来什么问题

　　1、查询数据结果集合需要查询多个库，比较麻烦。

　　2、sql语句需要修改，将之前没分库分表的语句需要重新修改，比较麻烦。

　　3、分布式事务

　　4、全局唯一性id，之前哪些只增的id都不管用，水平拆分后的表，多个表之间的id不能使用自增，需要一个唯一全局id。

7、如何设计一个永远都不需要迁移的方案？