1、MySQL的單表優(yōu)化干貨總結(jié)
除非單表數(shù)據(jù)未來(lái)會(huì)一直不斷上漲集乔，否則不要一開(kāi)始就考慮拆分去件，拆分會(huì)帶來(lái)邏輯、部署扰路、運(yùn)維的各種復(fù)雜度尤溜，一般以整型值為主的表在千萬(wàn)級(jí)以下，字符串為主的表在五百萬(wàn)以下是沒(méi)有太大問(wèn)題的汗唱。而事實(shí)上很多時(shí)候MySQL單表的性能依然有不少優(yōu)化空間宫莱，甚至能正常支撐千萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)量。
1.1 “字段”優(yōu)化總結(jié)
1）盡量使用TINYINT哩罪、SMALLINT授霸、MEDIUM_INT作為整數(shù)類(lèi)型而非INT，如果非負(fù)則加上UNSIGNED际插；
2）VARCHAR的長(zhǎng)度只分配真正需要的空間碘耳；
3）使用枚舉或整數(shù)代替字符串類(lèi)型；
4）盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME框弛；
5）單表不要有太多字段辛辨，建議在20以?xún)?nèi)；
6）避免使用NULL字段瑟枫，很難查詢(xún)優(yōu)化且占用額外索引空間斗搞；
7）用整型來(lái)存IP。
1.2 “索引”優(yōu)化總結(jié)
1）索引并不是越多越好力奋，要根據(jù)查詢(xún)有針對(duì)性的創(chuàng)建榜旦，考慮在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根據(jù)EXPLAIN來(lái)查看是否用了索引還是全表掃描景殷；
2）應(yīng)盡量避免在WHERE子句中對(duì)字段進(jìn)行NULL值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描澡屡。
3）值分布很稀少的字段不適合建索引猿挚，例如"性別"這種只有兩三個(gè)值的字段。
4）字符字段只建前綴索引驶鹉。
5）字符字段最好不要做主鍵绩蜻。
6）不用外鍵，由程序保證約束室埋。
7）盡量不用UNIQUE办绝，由程序保證約束伊约。
8）使用多列索引時(shí)主意順序和查詢(xún)條件保持一致，同時(shí)刪除不必要的單列索引孕蝉。
1.3 “查詢(xún)SQL”優(yōu)化總結(jié)
1）可通過(guò)開(kāi)啟慢查詢(xún)?nèi)罩緛?lái)找出較慢的SQL屡律；
2）不做列運(yùn)算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描降淮，它包括數(shù)據(jù)庫(kù)教程函數(shù)超埋、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢(xún)時(shí)要盡可能將操作移至等號(hào)右邊佳鳖；
3）sql語(yǔ)句盡可能簡(jiǎn)單：一條sql只能在一個(gè)cpu運(yùn)算霍殴；大語(yǔ)句拆小語(yǔ)句，減少鎖時(shí)間系吩；一條大sql可以堵死整個(gè)庫(kù)来庭；
4）不用SELECT *；
5）OR改寫(xiě)成IN：OR的效率是n級(jí)別穿挨，IN的效率是log(n)級(jí)別巾腕，in的個(gè)數(shù)建議控制在200以?xún)?nèi)；
6）不用函數(shù)和觸發(fā)器絮蒿，在應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)尊搬；
7）避免%xxx式查詢(xún)；
8）少用JOIN土涝；
9）使用同類(lèi)型進(jìn)行比較佛寿，比如用'123'和'123'比，123和123比但壮；
10）盡量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符冀泻，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描；
11）對(duì)于連續(xù)數(shù)值蜡饵，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5弹渔；
12）列表數(shù)據(jù)不要拿全表，要使用LIMIT來(lái)分頁(yè)溯祸，每頁(yè)數(shù)量也不要太大肢专。
1.4 “引擎”的選擇
目前廣泛使用的是MyISAM和InnoDB兩種引擎。
【MyISAM】：
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默認(rèn)引擎焦辅，它的特點(diǎn)是：
1）不支持行鎖博杖，讀取時(shí)對(duì)需要讀到的所有表加鎖，寫(xiě)入時(shí)則對(duì)表加排它鎖筷登；
2）不支持事務(wù)剃根；
3）不支持外鍵；
4）不支持崩潰后的安全恢復(fù)前方；
5）在表有讀取查詢(xún)的同時(shí)狈醉，支持往表中插入新紀(jì)錄廉油；
6）支持BLOB和TEXT的前500個(gè)字符索引，支持全文索引苗傅；
7）支持延遲更新索引抒线，極大提升寫(xiě)入性能；
8）對(duì)于不會(huì)進(jìn)行修改的表金吗，支持壓縮表十兢，極大減少磁盤(pán)空間占用。
【InnoDB】：
InnoDB在MySQL 5.5后成為默認(rèn)索引摇庙，它的特點(diǎn)是：
1）支持行鎖旱物，采用MVCC來(lái)支持高并發(fā)；
2）支持事務(wù)卫袒；
3）支持外鍵宵呛；
4）支持崩潰后的安全恢復(fù)；
5）不支持全文索引夕凝。
總體來(lái)講宝穗，MyISAM適合SELECT密集型的表，而InnoDB適合INSERT和UPDATE密集型的表码秉。
1.5 系統(tǒng)調(diào)優(yōu)參數(shù)
可以使用下面幾個(gè)工具來(lái)做基準(zhǔn)測(cè)試：
sysbench：一個(gè)模塊化逮矛，跨平臺(tái)以及多線(xiàn)程的性能測(cè)試工具；
iibench-mysql：基于 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引進(jìn)行插入性能測(cè)試工具转砖；
tpcc-mysql：Percona開(kāi)發(fā)的TPC-C測(cè)試工具须鼎。
具體的調(diào)優(yōu)參數(shù)內(nèi)容較多，具體可參考官方文檔府蔗，這里介紹一些比較重要的參數(shù)：
1）back_log：back_log值指出在MySQL暫時(shí)停止回答新請(qǐng)求之前的短時(shí)間內(nèi)多少個(gè)請(qǐng)求可以被存在堆棧中晋控。也就是說(shuō)，如果MySql的連接數(shù)據(jù)達(dá)到max_connections時(shí)姓赤，新來(lái)的請(qǐng)求將會(huì)被存在堆棧中赡译，以等待某一連接釋放資源，該堆棧的數(shù)量即back_log不铆，如果等待連接的數(shù)量超過(guò)back_log蝌焚，將不被授予連接資源】衲校可以從默認(rèn)的50升至500综看；
2）wait_timeout：數(shù)據(jù)庫(kù)連接閑置時(shí)間，閑置連接會(huì)占用內(nèi)存資源岖食。可以從默認(rèn)的8小時(shí)減到半小時(shí)舞吭；
3）max_user_connection: 最大連接數(shù)泡垃，默認(rèn)為0無(wú)上限析珊，最好設(shè)一個(gè)合理上限；
4）thread_concurrency：并發(fā)線(xiàn)程數(shù)蔑穴，設(shè)為CPU核數(shù)的兩倍忠寻；
5）skip_name_resolve：禁止對(duì)外部連接進(jìn)行DNS解析，消除DNS解析時(shí)間存和，但需要所有遠(yuǎn)程主機(jī)用IP訪(fǎng)問(wèn)奕剃；
6）key_buffer_size：索引塊的緩存大小，增加會(huì)提升索引處理速度捐腿，對(duì)MyISAM表性能影響最大纵朋。對(duì)于內(nèi)存4G左右，可設(shè)為256M或384M茄袖，通過(guò)查詢(xún)show status like 'key_read%'操软，保證key_reads / key_read_requests在0.1%以下最好；
7）innodb_buffer_pool_size：緩存數(shù)據(jù)塊和索引塊宪祥，對(duì)InnoDB表性能影響最大聂薪。通過(guò)查詢(xún)show status like 'Innodb_buffer_pool_read%'，保證 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好蝗羊；
8）innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存儲(chǔ)引擎用來(lái)存放數(shù)據(jù)字典信息以及一些內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)存空間大小藏澳，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象非常多的時(shí)候，適當(dāng)調(diào)整該參數(shù)的大小以確保所有數(shù)據(jù)都能存放在內(nèi)存中提高訪(fǎng)問(wèn)效率耀找，當(dāng)過(guò)小的時(shí)候翔悠，MySQL會(huì)記錄Warning信息到數(shù)據(jù)庫(kù)的錯(cuò)誤日志中，這時(shí)就需要該調(diào)整這個(gè)參數(shù)大醒纳搿凉驻；
9）innodb_log_buffer_size：InnoDB存儲(chǔ)引擎的事務(wù)日志所使用的緩沖區(qū)，一般來(lái)說(shuō)不建議超過(guò)32MB复罐；
10）query_cache_size：緩存MySQL中的ResultSet涝登，也就是一條SQL語(yǔ)句執(zhí)行的結(jié)果集，所以?xún)H僅只能針對(duì)select語(yǔ)句效诅。當(dāng)某個(gè)表的數(shù)據(jù)有任何任何變化胀滚，都會(huì)導(dǎo)致所有引用了該表的select語(yǔ)句在Query Cache中的緩存數(shù)據(jù)失效。所以乱投，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)變化非常頻繁的情況下咽笼，使用Query Cache可能會(huì)得不償失。根據(jù)命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))進(jìn)行調(diào)整戚炫，一般不建議太大剑刑，256MB可能已經(jīng)差不多了，大型的配置型靜態(tài)數(shù)據(jù)可適當(dāng)調(diào)大；
11）可以通過(guò)命令show status like 'Qcache_%'查看目前系統(tǒng)Query catch使用大惺┨汀钮惠；
12）read_buffer_size：MySql讀入緩沖區(qū)大小。對(duì)表進(jìn)行順序掃描的請(qǐng)求將分配一個(gè)讀入緩沖區(qū)七芭，MySql會(huì)為它分配一段內(nèi)存緩沖區(qū)素挽。如果對(duì)表的順序掃描請(qǐng)求非常頻繁，可以通過(guò)增加該變量值以及內(nèi)存緩沖區(qū)大小提高其性能狸驳；
13）sort_buffer_size：MySql執(zhí)行排序使用的緩沖大小预明。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以讓MySQL使用索引而不是額外的排序階段耙箍。如果不能撰糠，可以嘗試增加sort_buffer_size變量的大小究西；
14）read_rnd_buffer_size：MySql的隨機(jī)讀緩沖區(qū)大小窗慎。當(dāng)按任意順序讀取行時(shí)(例如，按照排序順序)卤材，將分配一個(gè)隨機(jī)讀緩存區(qū)遮斥。進(jìn)行排序查詢(xún)時(shí)，MySql會(huì)首先掃描一遍該緩沖扇丛，以避免磁盤(pán)搜索术吗，提高查詢(xún)速度，如果需要排序大量數(shù)據(jù)帆精，可適當(dāng)調(diào)高該值较屿。但MySql會(huì)為每個(gè)客戶(hù)連接發(fā)放該緩沖空間，所以應(yīng)盡量適當(dāng)設(shè)置該值卓练，以避免內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大隘蝎；
15）record_buffer：每個(gè)進(jìn)行一個(gè)順序掃描的線(xiàn)程為其掃描的每張表分配這個(gè)大小的一個(gè)緩沖區(qū)隘竭。如果你做很多順序掃描滩报，可能想要增加該值讹语；
16）thread_cache_size：保存當(dāng)前沒(méi)有與連接關(guān)聯(lián)但是準(zhǔn)備為后面新的連接服務(wù)的線(xiàn)程趣些，可以快速響應(yīng)連接的線(xiàn)程請(qǐng)求而無(wú)需創(chuàng)建新的；
17）table_cache：類(lèi)似于thread_cache_size妻往，但用來(lái)緩存表文件珍坊，對(duì)InnoDB效果不大红符，主要用于MyISAM蔚龙。
1.6 升級(jí)硬件
Scale up冰评，這個(gè)不多說(shuō)了，根據(jù)MySQL是CPU密集型還是I/O密集型木羹，通過(guò)提升CPU和內(nèi)存甲雅、使用SSD，都能顯著提升MySQL性能。
也是目前常用的優(yōu)化妆距，從庫(kù)讀主庫(kù)寫(xiě)穷遂，一般不要采用雙主或多主引入很多復(fù)雜性函匕，盡量采用文中的其他方案來(lái)提高性能。同時(shí)目前很多拆分的解決方案同時(shí)也兼顧考慮了讀寫(xiě)分離
緩存可以發(fā)生在這些層次：
1）MySQL內(nèi)部：在系統(tǒng)調(diào)優(yōu)參數(shù)介紹了相關(guān)設(shè)置盅惜；
2）數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)層：比如MyBatis針對(duì)SQL語(yǔ)句做緩存，而Hibernate可以精確到單個(gè)記錄忌穿，這里緩存的對(duì)象主要是持久化對(duì)象Persistence Object抒寂；
3）應(yīng)用服務(wù)層：這里可以通過(guò)編程手段對(duì)緩存做到更精準(zhǔn)的控制和更多的實(shí)現(xiàn)策略，這里緩存的對(duì)象是數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象Data Transfer Object掠剑；
4）Web層：針對(duì)web頁(yè)面做緩存屈芜；
5）瀏覽器客戶(hù)端：用戶(hù)端的緩存。
可以根據(jù)實(shí)際情況在一個(gè)層次或多個(gè)層次結(jié)合加入緩存朴译。
這里重點(diǎn)介紹下服務(wù)層的緩存實(shí)現(xiàn)井佑，目前主要有兩種方式：
1）直寫(xiě)式（Write Through）：在數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)后，同時(shí)更新緩存眠寿，維持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)與緩存的一致性躬翁。這也是當(dāng)前大多數(shù)應(yīng)用緩存框架如Spring Cache的工作方式。這種實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單盯拱，同步好盒发，但效率一般；
2）回寫(xiě)式（Write Back）：當(dāng)有數(shù)據(jù)要寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)狡逢，只會(huì)更新緩存宁舰，然后異步批量的將緩存數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)庫(kù)上。這種實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜奢浑，需要較多的應(yīng)用邏輯蛮艰，同時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)與緩存的不同步，但效率非常高殷费。
MySQL在5.1版引入的分區(qū)是一種簡(jiǎn)單的水平拆分，用戶(hù)需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)详羡，對(duì)應(yīng)用是透明的無(wú)需修改代碼仍律。
對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)，分區(qū)表是一個(gè)獨(dú)立的邏輯表实柠，但是底層由多個(gè)物理子表組成水泉，實(shí)現(xiàn)分區(qū)的代碼實(shí)際上是通過(guò)對(duì)一組底層表的對(duì)象封裝，但對(duì)SQL層來(lái)說(shuō)是一個(gè)完全封裝底層的黑盒子。MySQL實(shí)現(xiàn)分區(qū)的方式也意味著索引也是按照分區(qū)的子表定義草则，沒(méi)有全局索引
用戶(hù)的SQL語(yǔ)句是需要針對(duì)分區(qū)表做優(yōu)化钢拧，SQL條件中要帶上分區(qū)條件的列，從而使查詢(xún)定位到少量的分區(qū)上炕横，否則就會(huì)掃描全部分區(qū)源内，可以通過(guò)EXPLAIN PARTITIONS來(lái)查看某條SQL語(yǔ)句會(huì)落在那些分區(qū)上，從而進(jìn)行SQL優(yōu)化份殿，如下圖5條記錄落在兩個(gè)分區(qū)上：
分區(qū)的好處是：
1）可以讓單表存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)膜钓；
2）分區(qū)表的數(shù)據(jù)更容易維護(hù)，可以通過(guò)清楚整個(gè)分區(qū)批量刪除大量數(shù)據(jù)卿嘲，也可以增加新的分區(qū)來(lái)支持新插入的數(shù)據(jù)颂斜。另外，還可以對(duì)一個(gè)獨(dú)立分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化拾枣、檢查沃疮、修復(fù)等操作；
3）部分查詢(xún)能夠從查詢(xún)條件確定只落在少數(shù)分區(qū)上梅肤，速度會(huì)很快司蔬；
4）分區(qū)表的數(shù)據(jù)還可以分布在不同的物理設(shè)備上，從而搞笑利用多個(gè)硬件設(shè)備凭语；
5）可以使用分區(qū)表賴(lài)避免某些特殊瓶頸葱她，例如InnoDB單個(gè)索引的互斥訪(fǎng)問(wèn)、ext3文件系統(tǒng)的inode鎖競(jìng)爭(zhēng)似扔；
6）可以備份和恢復(fù)單個(gè)分區(qū)吨些。
分區(qū)的限制和缺點(diǎn)：
1）一個(gè)表最多只能有1024個(gè)分區(qū)；
2）如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列炒辉，那么所有主鍵列和唯一索引列都必須包含進(jìn)來(lái)豪墅；
3）分區(qū)表無(wú)法使用外鍵約束；
4）NULL值會(huì)使分區(qū)過(guò)濾無(wú)效黔寇；
5）所有分區(qū)必須使用相同的存儲(chǔ)引擎偶器。
分區(qū)的類(lèi)型：
1）RANGE分區(qū)：基于屬于一個(gè)給定連續(xù)區(qū)間的列值，把多行分配給分區(qū)缝裤；
2）LIST分區(qū)：類(lèi)似于按RANGE分區(qū)屏轰，區(qū)別在于LIST分區(qū)是基于列值匹配一個(gè)離散值集合中的某個(gè)值來(lái)進(jìn)行選擇；
3）HASH分區(qū)：基于用戶(hù)定義的表達(dá)式的返回值來(lái)進(jìn)行選擇的分區(qū)憋飞，該表達(dá)式使用將要插入到表中的這些行的列值進(jìn)行計(jì)算霎苗。這個(gè)函數(shù)可以包含MySQL中有效的、產(chǎn)生非負(fù)整數(shù)值的任何表達(dá)式榛做；
4）KEY分區(qū)：類(lèi)似于按HASH分區(qū)唁盏，區(qū)別在于KEY分區(qū)只支持計(jì)算一列或多列内狸，且MySQL服務(wù)器提供其自身的哈希函數(shù)。必須有一列或多列包含整數(shù)值厘擂。
分區(qū)最適合的場(chǎng)景數(shù)據(jù)的時(shí)間序列性比較強(qiáng)昆淡，則可以按時(shí)間來(lái)分區(qū)，如下所示：
查詢(xún)時(shí)加上時(shí)間范圍條件效率會(huì)非常高刽严，同時(shí)對(duì)于不需要的歷史數(shù)據(jù)能很容的批量刪除昂灵。
如果數(shù)據(jù)有明顯的熱點(diǎn)，而且除了這部分?jǐn)?shù)據(jù)港庄，其他數(shù)據(jù)很少被訪(fǎng)問(wèn)到倔既，那么可以將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)單獨(dú)放在一個(gè)分區(qū)，讓這個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)能夠有機(jī)會(huì)都緩存在內(nèi)存中鹏氧，查詢(xún)時(shí)只訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)很小的分區(qū)表，能夠有效使用索引和緩存佩谣。
另外MySQL有一種早期的簡(jiǎn)單的分區(qū)實(shí)現(xiàn) - 合并表（merge table）把还，限制較多且缺乏優(yōu)化，不建議使用茸俭，應(yīng)該用新的分區(qū)機(jī)制來(lái)替代吊履。
垂直分庫(kù)是根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)表的相關(guān)性進(jìn)行拆分调鬓，比如：一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面既存在用戶(hù)數(shù)據(jù)艇炎，又存在訂單數(shù)據(jù)，那么垂直拆分可以把用戶(hù)數(shù)據(jù)放到用戶(hù)庫(kù)腾窝、把訂單數(shù)據(jù)放到訂單庫(kù)缀踪。垂直分表是對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行垂直拆分的一種方式，常見(jiàn)的是把一個(gè)多字段的大表按常用字段和非常用字段進(jìn)行拆分虹脯，每個(gè)表里面的數(shù)據(jù)記錄數(shù)一般情況下是相同的驴娃，只是字段不一樣，使用主鍵關(guān)聯(lián)循集。
比如原始的用戶(hù)表是：
垂直拆分后是：
垂直拆分的優(yōu)點(diǎn)是：
1）可以使得行數(shù)據(jù)變小唇敞，一個(gè)數(shù)據(jù)塊(Block)就能存放更多的數(shù)據(jù)，在查詢(xún)時(shí)就會(huì)減少I(mǎi)/O次數(shù)(每次查詢(xún)時(shí)讀取的Block 就少)咒彤；
2）可以達(dá)到最大化利用Cache的目的疆柔，具體在垂直拆分的時(shí)候可以將不常變的字段放一起，將經(jīng)常改變的放一起镶柱；
3）數(shù)據(jù)維護(hù)簡(jiǎn)單旷档。
缺點(diǎn)是：
1）主鍵出現(xiàn)冗余，需要管理冗余列奸例；
2）會(huì)引起表連接JOIN操作（增加CPU開(kāi)銷(xiāo)）可以通過(guò)在業(yè)務(wù)服務(wù)器上進(jìn)行join來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力彬犯；
3）依然存在單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題（需要水平拆分）向楼；
4）事務(wù)處理復(fù)雜。
6.1 概述
水平拆分是通過(guò)某種策略將數(shù)據(jù)分片來(lái)存儲(chǔ)湖蜕，分庫(kù)內(nèi)分表和分庫(kù)兩部分，每片數(shù)據(jù)會(huì)分散到不同的MySQL表或庫(kù)宋列，達(dá)到分布式的效果昭抒，能夠支持非常大的數(shù)據(jù)量。前面的表分區(qū)本質(zhì)上也是一種特殊的庫(kù)內(nèi)分表炼杖。
庫(kù)內(nèi)分表灭返，僅僅是單純的解決了單一表數(shù)據(jù)過(guò)大的問(wèn)題，由于沒(méi)有把表的數(shù)據(jù)分布到不同的機(jī)器上坤邪，因此對(duì)于減輕MySQL服務(wù)器的壓力來(lái)說(shuō)熙含，并沒(méi)有太大的作用，大家還是競(jìng)爭(zhēng)同一個(gè)物理機(jī)上的IO艇纺、CPU怎静、網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)就要通過(guò)分庫(kù)來(lái)解決黔衡。
前面垂直拆分的用戶(hù)表如果進(jìn)行水平拆分蚓聘，結(jié)果是：
實(shí)際情況中往往會(huì)是垂直拆分和水平拆分的結(jié)合，即將Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras盟劫，這樣一共四張表夜牡。
水平拆分的優(yōu)點(diǎn)是:
1）不存在單庫(kù)大數(shù)據(jù)和高并發(fā)的性能瓶頸；
2）應(yīng)用端改造較少侣签；
3）提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和負(fù)載能力塘装。
缺點(diǎn)是：
1）分片事務(wù)一致性難以解決；
2）跨節(jié)點(diǎn)Join性能差硝岗，邏輯復(fù)雜氢哮；
3）數(shù)據(jù)多次擴(kuò)展難度跟維護(hù)量極大。
6.2 分片原則
1）能不分就不分型檀，參考“單表優(yōu)化”冗尤；
2）分片數(shù)量盡量少，分片盡量均勻分布在多個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)上胀溺，因?yàn)橐粋€(gè)查詢(xún)SQL跨分片越多裂七，則總體性能越差，雖然要好于所有數(shù)據(jù)在一個(gè)分片的結(jié)果仓坞，只在必要的時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容背零，增加分片數(shù)量；
3）分片規(guī)則需要慎重選擇做好提前規(guī)劃无埃，分片規(guī)則的選擇徙瓶，需要考慮數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)模式毛雇，數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)模式，分片關(guān)聯(lián)性問(wèn)題侦镇，以及分片擴(kuò)容問(wèn)題灵疮，最近的分片策略為范圍分片，枚舉分片壳繁，一致性Hash分片震捣，這幾種分片都有利于擴(kuò)容；
4）盡量不要在一個(gè)事務(wù)中的SQL跨越多個(gè)分片闹炉，分布式事務(wù)一直是個(gè)不好處理的問(wèn)題蒿赢；
5）查詢(xún)條件盡量?jī)?yōu)化，盡量避免Select * 的方式渣触，大量數(shù)據(jù)結(jié)果集下羡棵，會(huì)消耗大量帶寬和CPU資源，查詢(xún)盡量避免返回大量結(jié)果集昵观，并且盡量為頻繁使用的查詢(xún)語(yǔ)句建立索引晾腔；
6）通過(guò)數(shù)據(jù)冗余和表分區(qū)賴(lài)降低跨庫(kù)Join的可能。
這里特別強(qiáng)調(diào)一下分片規(guī)則的選擇問(wèn)題啊犬，如果某個(gè)表的數(shù)據(jù)有明顯的時(shí)間特征，比如訂單壁查、交易記錄等觉至，則他們通常比較合適用時(shí)間范圍分片，因?yàn)榫哂袝r(shí)效性的數(shù)據(jù)睡腿，我們往往關(guān)注其近期的數(shù)據(jù)语御，查詢(xún)條件中往往帶有時(shí)間字段進(jìn)行過(guò)濾，比較好的方案是席怪，當(dāng)前活躍的數(shù)據(jù)应闯，采用跨度比較短的時(shí)間段進(jìn)行分片，而歷史性的數(shù)據(jù)挂捻，則采用比較長(zhǎng)的跨度存儲(chǔ)碉纺。
總體上來(lái)說(shuō)，分片的選擇是取決于最頻繁的查詢(xún)SQL的條件刻撒，因?yàn)椴粠魏蜽here語(yǔ)句的查詢(xún)SQL骨田，會(huì)遍歷所有的分片，性能相對(duì)最差声怔，因此這種SQL越多态贤，對(duì)系統(tǒng)的影響越大，所以我們要盡量避免這種SQL的產(chǎn)生醋火。
6.3 解決方案
由于水平拆分牽涉的邏輯比較復(fù)雜悠汽，當(dāng)前也有了不少比較成熟的解決方案箱吕。這些方案分為兩大類(lèi)：客戶(hù)端架構(gòu)和代理架構(gòu)。
【客戶(hù)端架構(gòu)】：
通過(guò)修改數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)層柿冲，如JDBC茬高、Data Source、MyBatis姻采，通過(guò)配置來(lái)管理多個(gè)數(shù)據(jù)源雅采，直連數(shù)據(jù)庫(kù)，并在模塊內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分片整合慨亲，一般以Jar包的方式呈現(xiàn)婚瓜。
這是一個(gè)客戶(hù)端架構(gòu)的例子：
可以看到分片的實(shí)現(xiàn)是和應(yīng)用服務(wù)器在一起的，通過(guò)修改Spring JDBC層來(lái)實(shí)現(xiàn)
客戶(hù)端架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是：
1）應(yīng)用直連數(shù)據(jù)庫(kù)刑棵，降低外圍系統(tǒng)依賴(lài)所帶來(lái)的宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)巴刻；
2）集成成本低，無(wú)需額外運(yùn)維的組件蛉签。
缺點(diǎn)是：
1）限于只能在數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)層上做文章胡陪，擴(kuò)展性一般，對(duì)于比較復(fù)雜的系統(tǒng)可能會(huì)力不從心碍舍；
2）將分片邏輯的壓力放在應(yīng)用服務(wù)器上柠座，造成額外風(fēng)險(xiǎn)。
【代理架構(gòu)】：
通過(guò)獨(dú)立的中間件來(lái)統(tǒng)一管理所有數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)分片整合片橡，后端數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)前端應(yīng)用程序透明妈经，需要獨(dú)立部署和運(yùn)維代理組件。
這是一個(gè)代理架構(gòu)的例子：
代理組件為了分流和防止單點(diǎn)捧书，一般以集群形式存在吹泡，同時(shí)可能需要Zookeeper之類(lèi)的服務(wù)組件來(lái)管理。
代理架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是：
能夠處理非常復(fù)雜的需求经瓷，不受數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)層原來(lái)實(shí)現(xiàn)的限制爆哑，擴(kuò)展性強(qiáng)；
對(duì)于應(yīng)用服務(wù)器透明且沒(méi)有增加任何額外負(fù)載舆吮。
缺點(diǎn)是：
需部署和運(yùn)維獨(dú)立的代理中間件揭朝，成本高；
應(yīng)用需經(jīng)過(guò)代理來(lái)連接數(shù)據(jù)庫(kù)歪泳，網(wǎng)絡(luò)上多了一跳萝勤，性能有損失且有額外風(fēng)險(xiǎn)。
6.4 各方案比較
如此多的方案呐伞，如何進(jìn)行選擇敌卓？可以按以下思路來(lái)考慮：
1）確定是使用代理架構(gòu)還是客戶(hù)端架構(gòu)。中小型規(guī)牧媲猓或是比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)景傾向于選擇客戶(hù)端架構(gòu)趟径，復(fù)雜場(chǎng)景或大規(guī)模系統(tǒng)傾向選擇代理架構(gòu)瘪吏；
2）具體功能是否滿(mǎn)足，比如需要跨節(jié)點(diǎn)ORDER BY蜗巧，那么支持該功能的優(yōu)先考慮掌眠；
3）不考慮一年內(nèi)沒(méi)有更新的產(chǎn)品，說(shuō)明開(kāi)發(fā)停滯幕屹，甚至無(wú)人維護(hù)和技術(shù)支持蓝丙；
4）最好按大公司->社區(qū)->小公司->個(gè)人這樣的出品方順序來(lái)選擇；
5）選擇口碑較好的望拖，比如github星數(shù)渺尘、使用者數(shù)量質(zhì)量和使用者反饋；
6）開(kāi)源的優(yōu)先说敏，往往項(xiàng)目有特殊需求可能需要改動(dòng)源代碼鸥跟。
按照上述思路，推薦以下選擇：
1）客戶(hù)端架構(gòu)：ShardingJDBC盔沫；
2）代理架構(gòu)：MyCat或者Atlas医咨。
7、兼容MySQL且可水平擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)
目前也有一些開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)兼容MySQL協(xié)議架诞，如：
1）TiDB拟淮；
2）Cubrid。
但其工業(yè)品質(zhì)和MySQL尚有差距谴忧，且需要較大的運(yùn)維投入惩歉。
如果想將原始的MySQL遷移到可水平擴(kuò)展的新數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以考慮一些云數(shù)據(jù)庫(kù)：
1）阿里云PetaData俏蛮；
2）阿里云OceanBase；
3）騰訊云DCDB上遥。
10搏屑、NoSQL
在MySQL上做Sharding是一種戴著鐐銬的跳舞，事實(shí)上很多大表本身對(duì)MySQL這種RDBMS的需求并不大粉楚，并不要求ACID辣恋，可以考慮將這些表遷移到NoSQL，徹底解決水平擴(kuò)展問(wèn)題模软。
例如：
1）日志類(lèi)伟骨、監(jiān)控類(lèi)、統(tǒng)計(jì)類(lèi)數(shù)據(jù)燃异；
2）非結(jié)構(gòu)化或弱結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)携狭；
3）對(duì)事務(wù)要求不強(qiáng)，且無(wú)太多關(guān)聯(lián)操作的數(shù)據(jù)回俐。
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