在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针，相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
分表和分区看起来十分类似，确实，分区已经能够在磁盘层面将一张表拆分成多个文件了，理论上前面提到的大表的问题都能得到有效解决。因为分区就是分表的数据库实现版本。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的，本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看：
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
在业务系统中，为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈，到底是垂直拆分，还是水平拆分；具体是分库，还是分表，都需要根据具体的业务需求具体分析。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
之前的几篇文章，阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表，也是我们在日常的业务中最经常用到的，把数据进行水平分库，比如按照日期分库，按照奇偶性用户ID来水平分库，今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。
面试官：这边有个数据库-单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路
① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化，但单台数据库的性能总是有瓶颈的，当请求量过大的时候，若连接数不够，则会处于阻塞状态
汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概 述：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/60413
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
demo 地址：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档：官方文档
互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】MySQL分库分表与水平分割取模案例(三)
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。
作者：尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
我们平时做项目开发。一开始，通常都先用一张数据表，而一般来说数据表写到2kw条数据之后，底层B+树的层级结构就可能会变高，不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方，换言之，磁盘IO就会增多，带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话，可以去看下我之前写的文章。
大中型项目，一旦数据量比较大，就要进行对数据的拆分了，一般有两种，垂直拆分与水平拆分。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言，想系统的学习一下分库分表相关技术，可我一直没下定决心搞，眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造，所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章，也算是自己对架构学习的一个总结。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言，想系统的学习一下分库分表相关技术，可我一直没下定决心搞，眼下赶上公司项目在使用 sharing-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造，所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章，也算是自己对架构学习的一个总结。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
本人混迹qq群2年多了，经常听到有人说“数据表太大了，需要分表”，“xxxx了，要分表”的言论，那么，到底为什么要分表？
之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离（文后有链接），这次来说说分库分表的实现过程。
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