當(dāng)MySQL單表記錄數(shù)過(guò)大時(shí)变屁，增刪改查性能都會(huì)急劇下降病瞳，可以參考以下步驟來(lái)優(yōu)化揽咕。

單表優(yōu)化

除非單表數(shù)據(jù)未來(lái)會(huì)一直不斷上漲悲酷，否則不要一開(kāi)始就考慮拆分，拆分會(huì)帶來(lái)邏輯亲善、部署舔涎、運(yùn)維的各種復(fù)雜度，一般以整型值為主的表在 千萬(wàn)級(jí)以下逗爹，字符串為主的表在 五百萬(wàn)以下是沒(méi)有太大問(wèn)題的亡嫌。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，甚至能正常支撐千萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)量掘而。

字段:

• 盡量使用 TINYINT挟冠、 SMALLINT、 MEDIUM_INT作為整數(shù)類(lèi)型而非 INT袍睡，如果非負(fù)則加上 UNSIGNED
• VARCHAR的長(zhǎng)度只分配真正需要的空間
• 使用枚舉或整數(shù)代替字符串類(lèi)型
• 盡量使用 TIMESTAMP而非 DATETIME
• 單表不要有太多字段知染，建議在20以?xún)?nèi)
• 避免使用NULL字段，很難查詢(xún)優(yōu)化且占用額外索引空間
• 用整型來(lái)存IP

索引

• 索引并不是越多越好斑胜，要根據(jù)查詢(xún)有針對(duì)性的創(chuàng)建控淡，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
• 應(yīng)盡量避免在 WHERE子句中對(duì)字段進(jìn)行 NULL值判斷止潘，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描
• 值分布很稀少的字段不適合建索引掺炭，例如"性別"這種只有兩三個(gè)值的字段
• 字符字段只建前綴索引
• 字符字段最好不要做主鍵
• 不用外鍵，由程序保證約束
• 盡量不用 UNIQUE凭戴，由程序保證約束
• 使用多列索引時(shí)主意順序和查詢(xún)條件保持一致涧狮，同時(shí)刪除不必要的單列索引

查詢(xún)SQL

• 可通過(guò)開(kāi)啟慢查詢(xún)?nèi)罩緛?lái)找出較慢的SQL
• 不做列運(yùn)算： SELECT id WHERE age+1=10，任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描么夫，它包括數(shù)據(jù)庫(kù)教程函數(shù)者冤、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
• sql語(yǔ)句盡可能簡(jiǎn)單：一條sql只能在一個(gè)cpu運(yùn)算档痪；大語(yǔ)句拆小語(yǔ)句涉枫，減少鎖時(shí)間；一條大sql可以堵死整個(gè)庫(kù)
• 不用 SELECT*
• OR改寫(xiě)成 IN： OR的效率是n級(jí)別腐螟， IN的效率是log(n)級(jí)別愿汰，in的個(gè)數(shù)建議控制在200以?xún)?nèi)
• 不用函數(shù)和觸發(fā)器，在應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)
• 避免 %xxx式查詢(xún)
• 少用 JOIN
• 使用同類(lèi)型進(jìn)行比較遭垛，比如用 '123'和 '123'比尼桶， 123和 123比
• 盡量避免在 WHERE子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描
• 對(duì)于連續(xù)數(shù)值锯仪，使用 BETWEEN不用 IN： SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN1AND5
• 列表數(shù)據(jù)不要拿全表泵督，要使用 LIMIT來(lái)分頁(yè)，每頁(yè)數(shù)量也不要太大

引擎

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)引擎庶喜，它的特點(diǎn)是：

• 不支持行鎖小腊，讀取時(shí)對(duì)需要讀到的所有表加鎖救鲤，寫(xiě)入時(shí)則對(duì)表加排它鎖
• 不支持事務(wù)
• 不支持外鍵
• 不支持崩潰后的安全恢復(fù)
• 在表有讀取查詢(xún)的同時(shí)，支持往表中插入新紀(jì)錄
• 支持 BLOB和 TEXT的前500個(gè)字符索引秩冈，支持全文索引
• 支持延遲更新索引本缠，極大提升寫(xiě)入性能
• 對(duì)于不會(huì)進(jìn)行修改的表，支持壓縮表入问，極大減少磁盤(pán)空間占用

InnoDB:

InnoDB在MySQL 5.5后成為默認(rèn)索引丹锹，它的特點(diǎn)是：

• 支持行鎖，采用MVCC來(lái)支持高并發(fā)
• 支持事務(wù)
• 支持外鍵
• 支持崩潰后的安全恢復(fù)
• 不支持全文索引

總體來(lái)講芬失，MyISAM適合 SELECT密集型的表楣黍，而InnoDB適合 INSERT和 UPDATE密集型的表

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，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
• tpcc-mysql：Percona開(kāi)發(fā)的TPC-C測(cè)試工具

具體的調(diào)優(yōu)參數(shù)內(nèi)容較多棱烂，具體可參考官方文檔租漂，這里介紹一些比較重要的參數(shù)：

• backlog：backlog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。也就是說(shuō)颊糜，如果MySql的連接數(shù)據(jù)達(dá)到maxconnections時(shí)哩治，新來(lái)的請(qǐng)求將會(huì)被存在堆棧中，以等待某一連接釋放資源衬鱼，該堆棧的數(shù)量即backlog业筏，如果等待連接的數(shù)量超過(guò)back_log，將不被授予連接資源馁启〖菘祝可以從默認(rèn)的50升至500
• 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)存資源惯疙。可以從默認(rèn)的8小時(shí)減到半小時(shí)
• maxuserconnection: 最大連接數(shù)妖啥，默認(rèn)為0無(wú)上限霉颠，最好設(shè)一個(gè)合理上限
• thread_concurrency：并發(fā)線(xiàn)程數(shù)，設(shè)為CPU核數(shù)的兩倍
• skipnameresolve：禁止對(duì)外部連接進(jìn)行DNS解析荆虱，消除DNS解析時(shí)間蒿偎，但需要所有遠(yuǎn)程主機(jī)用IP訪(fǎng)問(wèn)
• keybuffersize：索引塊的緩存大小，增加會(huì)提升索引處理速度怀读，對(duì)MyISAM表性能影響最大诉位。對(duì)于內(nèi)存4G左右，可設(shè)為256M或384M菜枷，通過(guò)查詢(xún) show status like'key_read%'苍糠，保證 key_reads/key_read_requests在0.1%以下最好
• innodbbufferpool_size：緩存數(shù)據(jù)塊和索引塊，對(duì)InnoDB表性能影響最大啤誊。通過(guò)查詢(xún) show status like'Innodb_buffer_pool_read%'岳瞭，保證 (Innodb_buffer_pool_read_requests–Innodb_buffer_pool_reads)/Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好
• innodbadditionalmempoolsize：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)存空間大小拥娄，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)效率瞳筏，當(dāng)過(guò)小的時(shí)候稚瘾，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)大小
• innodblogbuffer_size：InnoDB存儲(chǔ)引擎的事務(wù)日志所使用的緩沖區(qū)姚炕，一般來(lái)說(shuō)不建議超過(guò)32MB
• querycachesize：緩存MySQL中的ResultSet摊欠，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)句柱宦。當(dāng)某個(gè)表的數(shù)據(jù)有任何任何變化些椒，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。所以捷沸，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)變化非常頻繁的情況下摊沉，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)整痒给，一般不建議太大说墨，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. 可以通過(guò)命令 show status like'Qcache_%'查看目前系統(tǒng)Query catch使用大小
• readbuffersize：MySql讀入緩沖區(qū)大小苍柏。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)尼斧，MySql會(huì)為它分配一段內(nèi)存緩沖區(qū)。如果對(duì)表的順序掃描請(qǐng)求非常頻繁试吁，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
• sortbuffersize：MySql執(zhí)行排序使用的緩沖大小棺棵。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熄捍。如果不能烛恤，可以嘗試增加sortbuffersize變量的大小
• readrndbuffer_size：MySql的隨機(jī)讀緩沖區(qū)大小。當(dāng)按任意順序讀取行時(shí)(例如余耽，按照排序順序)缚柏，將分配一個(gè)隨機(jī)讀緩存區(qū)。進(jìn)行排序查詢(xún)時(shí)碟贾，MySql會(huì)首先掃描一遍該緩沖币喧，以避免磁盤(pán)搜索，提高查詢(xún)速度袱耽，如果需要排序大量數(shù)據(jù)杀餐，可適當(dāng)調(diào)高該值。但MySql會(huì)為每個(gè)客戶(hù)連接發(fā)放該緩沖空間朱巨，所以應(yīng)盡量適當(dāng)設(shè)置該值史翘，以避免內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大。
• 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)。如果你做很多順序掃描恶座，可能想要增加該值
• threadcachesize：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)程搀暑，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
• tablecache：類(lèi)似于threadcache_size，但用來(lái)緩存表文件跨琳，對(duì)InnoDB效果不大自点，主要用于MyISAM

升級(jí)硬件

Scale up，這個(gè)不多說(shuō)了脉让，根據(jù)MySQL是CPU密集型還是I/O密集型桂敛，通過(guò)提升CPU和內(nèi)存、使用SSD溅潜，都能顯著提升MySQL性能

讀寫(xiě)分離

也是目前常用的優(yōu)化术唬，從庫(kù)讀主庫(kù)寫(xiě)，一般不要采用雙主或多主引入很多復(fù)雜性滚澜，盡量采用文中的其他方案來(lái)提高性能粗仓。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

緩存可以發(fā)生在這些層次：

• MySQL內(nèi)部：在系統(tǒng)調(diào)優(yōu)參數(shù)介紹了相關(guān)設(shè)置
• 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)記錄设捐，這里緩存的對(duì)象主要是持久化對(duì)象 PersistenceObject
• 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)策略借浊，這里緩存的對(duì)象是數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象 DataTransferObject
• Web層：針對(duì)web頁(yè)面做緩存
• 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。這里重點(diǎn)介紹下服務(wù)層的緩存實(shí)現(xiàn)萝招，目前主要有兩種方式：

• 直寫(xiě)式（Write Through）：在數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)后蚂斤，同時(shí)更新緩存，維持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)與緩存的一致性槐沼。這也是當(dāng)前大多數(shù)應(yīng)用緩存框架如Spring Cache的工作方式曙蒸。這種實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，同步好岗钩，但效率一般纽窟。
• 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)，只會(huì)更新緩存兼吓，然后異步批量的將緩存數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)庫(kù)上师倔。這種實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，需要較多的應(yīng)用邏輯周蹭，同時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)與緩存的不同步，但效率非常高疲恢。

表分區(qū)

MySQL在5.1版引入的分區(qū)是一種簡(jiǎn)單的水平拆分凶朗，用戶(hù)需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)，對(duì)應(yīng)用是透明的無(wú)需修改代碼

對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)显拳，分區(qū)表是一個(gè)獨(dú)立的邏輯表棚愤，但是底層由多個(gè)物理子表組成，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宛畦。MySQL實(shí)現(xiàn)分區(qū)的方式也意味著索引也是按照分區(qū)的子表定義瘸洛，沒(méi)有全局索引。

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用戶(hù)的SQL語(yǔ)句是需要針對(duì)分區(qū)表做優(yōu)化次和，SQL條件中要帶上分區(qū)條件的列反肋，從而使查詢(xún)定位到少量的分區(qū)上，否則就會(huì)掃描全部分區(qū)踏施，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)上石蔗，從而進(jìn)行SQL優(yōu)化，如下圖5條記錄落在兩個(gè)分區(qū)上：

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分區(qū)的好處是：

• 可以讓單表存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)
• 分區(qū)表的數(shù)據(jù)更容易維護(hù)畅形，可以通過(guò)清楚整個(gè)分區(qū)批量刪除大量數(shù)據(jù)养距，也可以增加新的分區(qū)來(lái)支持新插入的數(shù)據(jù)。另外日熬，還可以對(duì)一個(gè)獨(dú)立分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化棍厌、檢查、修復(fù)等操作
• 部分查詢(xún)能夠從查詢(xún)條件確定只落在少數(shù)分區(qū)上竖席，速度會(huì)很快
• 分區(qū)表的數(shù)據(jù)還可以分布在不同的物理設(shè)備上耘纱，從而搞笑利用多個(gè)硬件設(shè)備
• 可以使用分區(qū)表賴(lài)避免某些特殊瓶頸，例如InnoDB單個(gè)索引的互斥訪(fǎng)問(wèn)怕敬、ext3文件系統(tǒng)的inode鎖競(jìng)爭(zhēng)
• 可以備份和恢復(fù)單個(gè)分區(qū)

分區(qū)的限制和缺點(diǎn)：

• 一個(gè)表最多只能有1024個(gè)分區(qū)
• 如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列揣炕，那么所有主鍵列和唯一索引列都必須包含進(jìn)來(lái)
• 分區(qū)表無(wú)法使用外鍵約束
• NULL值會(huì)使分區(qū)過(guò)濾無(wú)效
• 所有分區(qū)必須使用相同的存儲(chǔ)引擎

分區(qū)的類(lèi)型:

• 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)
• LIST分區(qū)：類(lèi)似于按RANGE分區(qū)东跪，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
• 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)畸陡，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。這個(gè)函數(shù)可以包含MySQL中有效的虽填、產(chǎn)生非負(fù)整數(shù)值的任何表達(dá)式
• KEY分區(qū)：類(lèi)似于按HASH分區(qū)丁恭，區(qū)別在于KEY分區(qū)只支持計(jì)算一列或多列，且MySQL服務(wù)器提供其自身的哈希函數(shù)斋日。必須有一列或多列包含整數(shù)值

分區(qū)適合的場(chǎng)景有：

最適合的場(chǎng)景數(shù)據(jù)的時(shí)間序列性比較強(qiáng)牲览，則可以按時(shí)間來(lái)分區(qū)，如下所示：

image.png

查詢(xún)時(shí)加上時(shí)間范圍條件效率會(huì)非常高恶守，同時(shí)對(duì)于不需要的歷史數(shù)據(jù)能很容的批量刪除第献。

如果數(shù)據(jù)有明顯的熱點(diǎn)，而且除了這部分?jǐn)?shù)據(jù)兔港，其他數(shù)據(jù)很少被訪(fǎng)問(wèn)到庸毫，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)存中衫樊，查詢(xún)時(shí)只訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)很小的分區(qū)表飒赃，能夠有效使用索引和緩存

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）利花，限制較多且缺乏優(yōu)化，不建議使用载佳，應(yīng)該用新的分區(qū)機(jī)制來(lái)替代

垂直拆分

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)行拆分炒事，比如：一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面既存在用戶(hù)數(shù)據(jù)，又存在訂單數(shù)據(jù)蔫慧，那么垂直拆分可以把用戶(hù)數(shù)據(jù)放到用戶(hù)庫(kù)挠乳、把訂單數(shù)據(jù)放到訂單庫(kù)。垂直分表是對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行垂直拆分的一種方式藕漱，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)行拆分欲侮，每個(gè)表里面的數(shù)據(jù)記錄數(shù)一般情況下是相同的，只是字段不一樣肋联，使用主鍵關(guān)聯(lián)

比如原始的用戶(hù)表是：

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垂直拆分后是：

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• 可以使得行數(shù)據(jù)變小威蕉，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)
• 可以達(dá)到最大化利用Cache的目的橄仍，具體在垂直拆分的時(shí)候可以將不常變的字段放一起韧涨，將經(jīng)常改變的放一起
• 數(shù)據(jù)維護(hù)簡(jiǎn)單

缺點(diǎn)是：

• 主鍵出現(xiàn)冗余，需要管理冗余列
• 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
• 依然存在單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題（需要水平拆分）
• 事務(wù)處理復(fù)雜

水平拆分

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)侮繁，分庫(kù)內(nèi)分表和分庫(kù)兩部分虑粥，每片數(shù)據(jù)會(huì)分散到不同的MySQL表或庫(kù)，達(dá)到分布式的效果宪哩，能夠支持非常大的數(shù)據(jù)量娩贷。前面的表分區(qū)本質(zhì)上也是一種特殊的庫(kù)內(nèi)分表

庫(kù)內(nèi)分表，僅僅是單純的解決了單一表數(shù)據(jù)過(guò)大的問(wèn)題锁孟，由于沒(méi)有把表的數(shù)據(jù)分布到不同的機(jī)器上彬祖，因此對(duì)于減輕MySQL服務(wù)器的壓力來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有太大的作用品抽，大家還是競(jìng)爭(zhēng)同一個(gè)物理機(jī)上的IO储笑、CPU、網(wǎng)絡(luò)圆恤，這個(gè)就要通過(guò)分庫(kù)來(lái)解決

前面垂直拆分的用戶(hù)表如果進(jìn)行水平拆分突倍，結(jié)果是：

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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盆昙，這樣一共四張表

水平拆分的優(yōu)點(diǎn)是:

• 不存在單庫(kù)大數(shù)據(jù)和高并發(fā)的性能瓶頸
• 應(yīng)用端改造較少
• 提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和負(fù)載能力

缺點(diǎn)是：

• 分片事務(wù)一致性難以解決
• 跨節(jié)點(diǎn)Join性能差羽历，邏輯復(fù)雜
• 數(shù)據(jù)多次擴(kuò)展難度跟維護(hù)量極大

分片原則

• 能不分就不分，參考單表優(yōu)化
• 分片數(shù)量盡量少淡喜，分片盡量均勻分布在多個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)上窄陡，因?yàn)橐粋€(gè)查詢(xún)SQL跨分片越多，則總體性能越差拆火，雖然要好于所有數(shù)據(jù)在一個(gè)分片的結(jié)果，只在必要的時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容，增加分片數(shù)量
• 分片規(guī)則需要慎重選擇做好提前規(guī)劃们镜，分片規(guī)則的選擇币叹，需要考慮數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)模式，數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)模式模狭，分片關(guān)聯(lián)性問(wèn)題颈抚，以及分片擴(kuò)容問(wèn)題，最近的分片策略為范圍分片嚼鹉，枚舉分片贩汉，一致性Hash分片，這幾種分片都有利于擴(kuò)容
• 盡量不要在一個(gè)事務(wù)中的SQL跨越多個(gè)分片锚赤，分布式事務(wù)一直是個(gè)不好處理的問(wèn)題
• 查詢(xún)條件盡量?jī)?yōu)化匹舞，盡量避免Select * 的方式，大量數(shù)據(jù)結(jié)果集下线脚，會(huì)消耗大量帶寬和CPU資源赐稽，查詢(xún)盡量避免返回大量結(jié)果集，并且盡量為頻繁使用的查詢(xún)語(yǔ)句建立索引浑侥。
• 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)題姊舵，如果某個(gè)表的數(shù)據(jù)有明顯的時(shí)間特征，比如訂單寓落、交易記錄等括丁，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)伶选，我們往往關(guān)注其近期的數(shù)據(jù)史飞，查詢(xún)條件中往往帶有時(shí)間字段進(jìn)行過(guò)濾，比較好的方案是考蕾，當(dāng)前活躍的數(shù)據(jù)祸憋，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)肖卧，則采用比較長(zhǎng)的跨度存儲(chǔ)蚯窥。

總體上來(lái)說(shuō)，分片的選擇是取決于最頻繁的查詢(xún)SQL的條件塞帐，因?yàn)椴粠魏蜽here語(yǔ)句的查詢(xún)SQL拦赠，會(huì)遍歷所有的分片，性能相對(duì)最差葵姥，因此這種SQL越多荷鼠，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)生榔幸。

解決方案

由于水平拆分牽涉的邏輯比較復(fù)雜允乐，當(dāng)前也有了不少比較成熟的解決方案矮嫉。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)層牍疏，如JDBC蠢笋、Data Source、MyBatis鳞陨，通過(guò)配置來(lái)管理多個(gè)數(shù)據(jù)源昨寞，直連數(shù)據(jù)庫(kù)，并在模塊內(nèi)完成數(shù)據(jù)的分片整合厦滤，一般以Jar包的方式呈現(xiàn)

這是一個(gè)客戶(hù)端架構(gòu)的例子：

image.png

可以看到分片的實(shí)現(xiàn)是和應(yīng)用服務(wù)器在一起的援岩，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：

• 應(yīng)用直連數(shù)據(jù)庫(kù)，降低外圍系統(tǒng)依賴(lài)所帶來(lái)的宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)
• 集成成本低掏导，無(wú)需額外運(yùn)維的組件

缺點(diǎn)是：

• 限于只能在數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)層上做文章享怀，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
• 將分片邏輯的壓力放在應(yīng)用服務(wù)器上碘菜，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)分片整合凹蜈，后端數(shù)據(jù)庫(kù)集群對(duì)前端應(yīng)用程序透明，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：

image.png

代理組件為了分流和防止單點(diǎn)忍啸，一般以集群形式存在仰坦，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，不受數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)層原來(lái)實(shí)現(xiàn)的限制计雌，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

缺點(diǎn)是：

• 需部署和運(yùn)維獨(dú)立的代理中間件悄晃，成本高
• 應(yīng)用需經(jīng)過(guò)代理來(lái)連接數(shù)據(jù)庫(kù)，網(wǎng)絡(luò)上多了一跳凿滤，性能有損失且有額外風(fēng)險(xiǎn)