数据库分库分表和要注意的问题

分库
分库讲白了就是比如现在你有一个数据库服务器，数据库中有两张表分别是用户表和订单表。
如果要分库的话现在你需要买两台机子，搞两个数据库分别放在两台机子上，并且一个数据库放用户表，一个数据库放订单表。

这样存储压力就分担到两个服务器上了，但是会带来新的问题，所以东西变复杂了都会有新的问题产生。
1、联表查询问题
也就是join了，之前在一个数据库里面可以用上join用一条sql语句就可以联表查询得到想要的结果，但是现在分为多个数据库了，所以join用不上了。就比如现在要查注册时间在2019年之后用户的订单信息，你就需要先去数据库A中用户表查询注册在2019年之后的信息，然后得到用户id,再拿这些id去数据库B订单表中查找订单信息，然后再拼接这些信息返回。所以等于得多写一些代码了。
2、事务问题
搞数据库基本上都离不开事务，但是现在不同的数据库事务就不是以前那个简单的本地事务了，而是分布式事务了，而引入分布式事务也提高了系统的复杂性，并且有些效率不高还会影响性能例如Mysql XA。还有基于消息中间件实现分布式事务的等等这里不展开讲述。

分表
我们已经做了分库了，但是现在情况是我们的表里面的数据太多了，就一不小心你的公司的产品火了，像抖音这种，所有用户如果就存在一张表里吃不消，所以这时候得分表。分别又分垂直分表和水平分表。

垂直分表
垂直分表的意思形象点就像坐标轴的y轴，把x轴切成了两半，对应到我们的表就是比如我们表有10列，现在一刀切下去，分成了两张表，其中一张表3列，另一张表7列。
这个一刀切下去让两个表分别有几列不是固定的，垂直分表适合表中存在不常用并且占用了大量空间的表拆分出去。
就拿头条的用户信息，比如用户表只有用户id、昵称、手机号、个人简介这4个字段。但是手机号和个人简介这种信息就属于不太常用的，占用的空间也不小，个人简介有些人写了一坨。所以就把手机号和个人简介这两列拆分出去。
那垂直分表影响就是之前只要一个查询的，现在需要两次查询才能拿到分表之前的完整用户表信息。

水平分表
水平分表的意思形象点就像坐标轴的x轴，把y轴切成了两半(当然不仅限于切一刀，可以切好几份)。也拿用户表来说比如现在用户表有5000万行数据，我们切5刀，分成5个表，每个表1000万行数据。
水平分表就适合用户表行数很多的情况下，一般单表行数超过5000万就得分表，如果单表的数据比较复杂那可能2000万甚至1000万就得分了，这个得看实际情况有些表很简单可能一亿行都不用分。所以当一个表行数超过千万级别的时候关注一下，如果没有性能问题就可以再等等看，不要急着分表，因为分表会是带来很多问题。
水平分表的问题比垂直分表就更烦了。要考虑怎么切，讲的高级点就叫路由。
1、按id也就是范围路由，比如id 值1999万的放一张表，1000万1999放一张表，一次类推。这个得试的，因为范围分的大了，可能性能还有问题，范围分的小了。那表不得多死。
这种分法的好处就是容易切啊，简单粗暴，以后新增的数据分表都不会影响到之前的数据，之前的数据都不需要移动。
2、哈希路由
就是取几列哈希一下看看数据哪个库，比如拿id来做哈希，1500取余8等于4，所以这条记录就放在user_4这个表中，2011取余8等于3，所以这条记录就放在user_3中。
这种分法好处就是分的很均匀，基本上每个表的数据都差不多，但是以后新增数据又得分表了咋办，以前的数据都得动，比较烦！
3、搞一张表来存储路由关系
还是拿用户表来说，就是弄一个路由表，里面存userId和表编号，表示这个userId是这张user表的的。
这种方式也简单，之后又要分表了之后改改路由表，迁移一部分数据。但是这种方法导致每次查询都得查两次，并且如果路由表太大了，那路由表又成为瓶颈了！
再说说查询时候的问题。
比如你要查注册时间最早的前100名用户，这就等于你得在水平分的每一张表都order by 一下注册时间并且取100个，然后再把每个表的100个结果对比一下得到最终的结果。
首先操作变麻烦了，以前一个order by就搞定的事情现在变的复杂了，而且还得考虑一个因素就是时间的问题，如果你拆成了20个表，那你得执行20个order by，如果是串行执行的话，这个时间开销也是个问题！

分库分表的实现
具体实现也分为程序代码封装、数据库中间件封装。实现难度会比读写分离更大，至于两种封装的比较在讲读写分离时候已经说了，这里不再赘述。

总结
说了这么多好像分库分表一点都不好啊，没错会引入很多问题，所以在架构设计要遵循演化原则，任何东西都不是一蹴而就的，在不同场景适配不同的架构，架构只有合适的，没有一个架构可以适配任何场景。
在软件中简单够用就是好的，技术没有贵贱，不是用了分布式就牛逼，越复杂的系统维护的成本和难度越高，出现问题的几率越大。这种架构的演化往往都是被用户所驱动的，可以说是"不得已而为之"。
基本上单机数据库可以支撑10万用户量级别。所以一般情况下像数据库吃不消就升级硬件，优化数据库配置、优化代码、引入Redis等。只有在真的不行了才上这些更复杂的东西。