分库分表的理解

什么时候需要考虑做数据切分。

1、能不切分尽量不要切分

并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。
不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。

2、数据量过大，正常运维影响业务访问

这里说的运维，指：

1. 对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。例如1T的数据，网络传输占50MB时候，需要20000秒才能传输完毕，整个过程的风险都是比较高的
2. 对一个很大的表进行DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时间会很长，这段时间业务不能访问此表，影响很大。如果使用pt-online-schema-change，使用过程中会创建触发器和影子表，也需要很长的时间。在此操作过程中，都算为风险时间。将数据表拆分，总量减少，有助于降低这个风险。
3. 大表会经常访问与更新，就更有可能出现锁等待。将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力

3、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分

举个例子，假如项目一开始设计的用户表如下：

id bigint #用户的ID

name varchar #用户的名字

last_login_time datetime #最近登录时间

personal_info text #私人信息

….. #其他信息字段

• 在项目初始阶段，这种设计是满足简单的业务需求的，也方便快速迭代开发。而当业务快速发展时，用户量从10w激增到10亿，用户非常的活跃，每次登录会更新 last_login_name 字段，使得 user 表被不断update，压力很大。而其他字段：id, name, personal_info 是不变的或很少更新的，此时在业务角度，就要将 last_login_time 拆分出去，新建一个 user_time 表。
• personal_info 属性是更新和查询频率较低的，并且text字段占据了太多的空间。这时候，就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。

4、数据量快速增长

随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了。此时一定要选择合适的切分规则，提前预估好数据容量

5、安全性和可用性

鸡蛋不要放在一个篮子里。在业务层面上垂直切分，将不相关的业务的数据库分隔，因为每个业务的数据量、访问量都不同，不能因为一个业务把数据库搞挂而牵连到其他业务。利用水平切分，当一个数据库出现问题时，不会影响到100%的用户，每个库只承担业务的一部分数据，这样整体的可用性就能提高。

6、索引效率

随着数据量的增加，通过辅助索引查找的数据越来越多，大部分是需要进行回表操作，不能直接通过辅助索引找到数据，当数据量非常大时，回表查找将会消耗大量的时间，由于MySQL查询优化器是基于cost代价模型来设计的，执行优化器会选择走全表扫描获取数据。

参考链接：

https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html