mysql資料庫分庫分表策略的具體實現方案
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一、MySQL擴充套件具體的實現方式
隨著業務規模的不斷擴大，需要選擇合適的方案去應對資料規模的增長，以應對逐漸增長的訪問壓力和資料量。
關於資料庫的擴充套件主要包括：業務拆分、主從複製，資料庫分庫與分表。這篇文章主要講述資料庫分庫與分表
（1）業務拆分
業務起步初始，為了加快應用上線和快速迭代，很多應用都採用集中式的架構。隨著業務系統的擴大，系統變得越來越複雜，越來越難以維護，開發效率變得越來越低，並且對資源的消耗也變得越來越大，通過硬體提高系統性能的方式帶來的成本也越來越高。
因此，在選型初期，一個優良的架構設計是後期系統進行擴充套件的重要保障。
例如：電商平臺，包含了使用者、商品、評價、訂單等幾大模組，最簡單的做法就是在一個數據庫中分別建立users、shops、comment、order四張表。
但是，隨著業務規模的增大，訪問量的增大，我們不得不對業務進行拆分。每一個模組都使用單獨的資料庫來進行儲存，不同的業務訪問不同的資料庫，將原本對一個數據庫的依賴拆分為對4個數據庫的依賴，這樣的話就變成了4個數據庫同時承擔壓力，系統的吞吐量自然就提高了。
（2）主從複製
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上述三篇文章中，講述瞭如何配置主從資料庫，以及如何實現資料庫的讀寫分離，這裡不再贅述，有需要的選擇性點選檢視。
上圖是網上的一張關於MySQL的Master和Slave之間資料同步的過程圖。
主要講述了MySQL主從複製的原理：資料複製的實際就是Slave從Master獲取Binary log檔案，然後再本地映象的執行日誌中記錄的操作。由於主從複製的過程是非同步的，因此Slave和Master之間的資料有可能存在延遲的現象，此時只能保證資料最終的一致性。
（3）資料庫分庫與分表
我們知道每臺機器無論配置多麼好它都有自身的物理上限，所以當我們應用已經能觸及或遠遠超出單臺機器的某個上限的時候，我們惟有尋找別的機器的幫助或者繼續升級的我們的硬體，但常見的方案還是通過新增更多的機器來共同承擔壓力。
我們還得考慮當我們的業務邏輯不斷增長，我們的機器能不能通過線性增長就能滿足需求？因此，使用資料庫的分庫分表，能夠立竿見影的提升系統的效能，關於為什麼要使用資料庫的分庫分表的其他原因這裡不再贅述，主要講具體的實現策略。請看下邊章節。
二、分表實現策略
關鍵字：使用者ID、表容量
對於大部分資料庫的設計和業務的操作基本都與使用者的ID相關，因此使用使用者ID是最常用的分庫的路由策略。使用者的ID可以作為貫穿整個系統用的重要欄位。因此，使用使用者的ID我們不僅可以方便我們的查詢，還可以將資料平均的分配到不同的資料庫中。（當然，還可以根據類別等進行分表操作，分表的路由策略還有很多方式）
接著上述電商平臺假設，訂單表order存放使用者的訂單資料，sql指令碼如下（只是為了演示，省略部分細節）：
當資料比較大的時候，對資料進行分表操作，首先要確定需要將資料平均分配到多少張表中，也就是：表容量。
這裡假設有100張表進行儲存，則我們在進行儲存資料的時候，首先對使用者ID進行取模操作，根據 user_id%100 獲取對應的表進行儲存查詢操作，示意圖如下：
例如，user_id = 101 那麼，我們在獲取值的時候的操作，可以通過下邊的sql語句：
select * from order_1 where user_id= 101
其中，order_1是根據 101%100 計算所得，表示分表之後的第一章order表。
注意：
在實際的開發中，如果你使用MyBatis做持久層的話，MyBatis已經提供了很好得支援資料庫分表的功能，例如上述sql用MyBatis實現的話應該是：
介面定義：
xml配置對映檔案：
其中${tableNum} 含義是直接讓引數加入到sql中，這是MyBatis支援的特性。
注意：
另外，在實際的開發中，我們的使用者ID更多的可能是通過UUID生成的，這樣的話，
我們可以首先將UUID進行hash獲取到整數值，然後在進行取模操作。
三、分庫實現策略
資料庫分表能夠解決單表資料量很大的時候資料查詢的效率問題，但是無法給資料庫的併發操作帶來效率上的提高，因為分表的實質還是在一個數據庫上進行的操作，很容易受資料庫IO效能的限制。
因此，如何將資料庫IO效能的問題平均分配出來，很顯然將資料進行分庫操作可以很好地解決單臺數據庫的效能問題。
分庫策略與分表策略的實現很相似，最簡單的都是可以通過取模的方式進行路由。
還是上例，將使用者ID進行取模操作，這樣的話獲取到具體的某一個數據庫，同樣關鍵字有：
使用者ID、庫容量
路由的示意圖如下：
上圖中庫容量為100。
同樣，如果使用者ID為UUID請先hash然後在進行取模。
四、分庫與分表實現策略
上述的配置中，資料庫分表可以解決單表海量資料的查詢效能問題，分庫可以解決單臺數據庫的併發訪問壓力問題。
有時候，我們需要同時考慮這兩個問題，因此，我們既需要對單表進行分表操作，還需要進行分庫操作，以便同時擴充套件系統的併發處理能力和提升單表的查詢效能，就是我們使用到的分庫分表。
分庫分表的策略相對於前邊兩種複雜一些，一種常見的路由策略如下：
１、中間變數 ＝ user_id%（庫數量*每個庫的表數量）;
２、庫序號 ＝ 取整（中間變數／每個庫的表數量）;
３、表序號 ＝ 中間變數％每個庫的表數量;
例如：資料庫有256 個，每一個庫中有1024個數據表，使用者的user_id＝262145，按照上述的路由策略，可得：
１、中間變數 ＝ 262145%（256*1024）= 1;
２、庫序號 ＝ 取整（1／1024）= 0;
３、表序號 ＝ 1％1024 = 1;
這樣的話，對於user_id＝262145，將被路由到第０個數據庫的第１個表中。
示意圖如下：
五、分庫分表總結
關於分庫分表策略的選擇有很多種，上文中根據使用者ID應該是比較簡單的一種。其他方式比如使用號段進行分割槽或者直接使用hash進行路由等。有興趣的可以自行查詢學習。
關於上文中提到的，如果使用者的ID是通過UUID的方式生成的話，我們需要單獨的進行一次hash操作，然後在進行取模操作等，其實hash本身就是一種分庫分表的策略，使用hash進行路由策略的時候，我們需要知道的是，也就是hash路由策略的優缺點，優點是：資料分佈均勻；缺點是：資料遷移的時候麻煩，不能按照機器效能分攤資料。
上述的分庫和分表操作，查詢效能和併發能力都得到了提高，但是還有一些需要注意的就是，例如：原本跨表的事物變成了分散式事物；由於記錄被切分到不同的資料庫和不同的資料表中，難以進行多表關聯查詢，並且不能不指定路由欄位對資料進行查詢。分庫分表之後，如果我們需要對系統進行進一步的擴陣容（路由策略變更），將變得非常不方便，需要我們重新進行資料遷移。
最後需要指出的是，分庫分表目前有很多的中介軟體可供選擇，最常見的是使用淘寶的中介軟體Cobar。
關於淘寶的中介軟體Cobar本篇內容不具體介紹，會在後邊的學習中在做介紹。
另外Spring也可以實現資料庫的讀寫分離操作，後邊的文章，會進一步學習。
六、總結
上述中，我們學到了如何進行資料庫的讀寫分離和分庫分表，那麼，是不是可以實現一個可擴充套件、高效能、高併發的網站那？很顯然還不可以!一個大型的網站使用到的技術遠不止這些，可以說，這些都是其中的最基礎的一個環節，因為還有很多具體的細節我們沒有掌握到，比如：資料庫的叢集控制，叢集的負載均衡，災難恢復，故障自動切換，事務管理等等技術。因此，還有很多需要去學習去研究的地方。