轉自：http://wentao365.iteye.com/blog/1740874  劉文濤 前輩

和轉自 http://my.oschina.net/ydsakyclguozi/blog/199498 部落格

這裡講的是理論。路由機制和同步機制一般寫在業務邏輯程式碼裡和使用一些成熟的mysql 框架和外掛（amoeba，Cobar） 解決。

單庫單表 

單庫單表是最常見的資料庫設計，例如，有一張使用者(user)表放在資料庫db中，所有的使用者都可以在db庫中的user表中查到。 
單庫多表 
隨著使用者數量的增加，user表的資料量會越來越大，當資料量達到一定程度的時候對user表的查詢會漸漸的變慢，從而影響整個DB的效能。如果使用mysql, 還有一個更嚴重的問題是，當需要新增一列的時候，mysql會鎖表，期間所有的讀寫操作只能等待。 
可以通過某種方式將user進行水平的切分，產生兩個表結構完全一樣的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的資料剛好是一份完整的資料。 
多庫多表 
         隨著資料量增加也許單臺DB的儲存空間不夠，隨著查詢量的增加單臺數據庫伺服器已經沒辦法支撐。這個時候可以再對資料庫進行水平區分。 
分庫分表規則 
         設計表的時候需要確定此表按照什麼樣的規則進行分庫分表。例如，當有新使用者時，程式得確定將此使用者資訊新增到哪個表中；同理，當登入的時候我們得通過使用者的賬號找到資料庫中對應的記錄，所有的這些都需要按照某一規則進行。 
路由 
         通過分庫分表規則查詢到對應的表和庫的過程。如分庫分表的規則是user_id mod 4的方式，當用戶新註冊了一個賬號，賬號id的123,我們可以通過id mod 4的方式確定此賬號應該儲存到User_0003表中。當用戶123登入的時候，我們通過123 mod 4後確定記錄在User_0003中。 
分庫分表產生的問題，及注意事項 
1.   分庫分表維度的問題 
假如使用者購買了商品,需要將交易記錄儲存取來，如果按照使用者的緯度分表，則每個使用者的交易記錄都儲存在同一表中，所以很快很方便的查詢到某使用者的購買情況，但是某商品被購買的情況則很有可能分佈在多張表中，查詢起來比較麻煩。反之，按照商品維度分表，可以很方便的查詢到此商品的購買情況，但要查詢到買人的交易記錄比較麻煩。 
所以常見的解決方式有： 
     a.通過掃表的方式解決，此方法基本不可能，效率太低了。 
     b.記錄兩份資料，一份按照使用者緯度分表，一份按照商品維度分表。 
     c.通過搜尋引擎解決，但如果實時性要求很高，又得關係到實時搜尋。 
2.   聯合查詢的問題 
聯合查詢基本不可能，因為關聯的表有可能不在同一資料庫中。 
3.   避免跨庫事務 
避免在一個事務中修改db0中的表的時候同時修改db1中的表，一個是操作起來更復雜，效率也會有一定影響。 
4.   儘量把同一組資料放到同一DB伺服器上 
如將賣家a的商品和交易資訊都放到db0中，當db1掛了的時候，賣家a相關的東西可以正常使用。也就是說避免資料庫中的資料依賴另一資料庫中的資料。 
一主多備 
在實際的應用中，絕大部分情況都是讀遠大於寫。Mysql提供了讀寫分離的機制，所有的寫操作都必須對應到Master，讀操作可以在Master和Slave機器上進行，Slave與Master的結構完全一樣，一個Master可以有多個Slave,甚至Slave下還可以掛Slave,通過此方式可以有效的提高DB叢集的QPS.                                                       
所有的寫操作都是先在Master上操作，然後同步更新到Slave上，所以從Master同步到Slave機器有一定的延遲，當系統很繁忙的時候，延遲問題會更加嚴重，Slave機器數量的增加也會使這個問題更加嚴重。 
此外，可以看出Master是叢集的瓶頸，當寫操作過多，會嚴重影響到Master的穩定性，如果Master掛掉，整個叢集都將不能正常工作。 
所以，1. 當讀壓力很大的時候，可以考慮新增Slave機器的分式解決，但是當Slave機器達到一定的數量就得考慮分庫了。 2. 當寫壓力很大的時候，就必須得進行分庫操作。 
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MySQL使用為什麼要分庫分表 
可以用說用到MySQL的地方,只要資料量一大, 馬上就會遇到一個問題,要分庫分表. 
這裡引用一個問題為什麼要分庫分表呢?MySQL處理不了大的表嗎? 
其實是可以處理的大表的.我所經歷的專案中單表物理上檔案大小在80G多,單表記錄數在5億以上,而且這個表 
屬於一個非常核用的表:朋友關係表. 

但這種方式可以說不是一個最佳方式. 因為面臨檔案系統如Ext3檔案系統對大於大檔案處理上也有許多問題. 
這個層面可以用xfs檔案系統進行替換.但MySQL單表太大後有一個問題是不好解決: 表結構調整相關的操作基 
本不在可能.所以大項在使用中都會面監著分庫分表的應用. 

從Innodb本身來講資料檔案的Btree上只有兩個鎖, 葉子節點鎖和子節點鎖,可以想而知道,當發生頁拆分或是新增 
新葉時都會造成表裡不能寫入資料. 
所以分庫分表還就是一個比較好的選擇了. 

那麼分庫分表多少合適呢? 
經測試在單表1000萬條記錄一下,寫入讀取效能是比較好的. 這樣在留點buffer,那麼單表全是資料字型的保持在 
800萬條記錄以下, 有字元型的單表保持在500萬以下. 

如果按 100庫100表來規劃,如使用者業務: 
500萬*100*100 = 50000000萬 = 5000億記錄. 

心裡有一個數了,按業務做規劃還是比較容易的.

Mysql分庫分表方案

1.為什麼要分表：

當一張表的資料達到幾千萬時，你查詢一次所花的時間會變多，如果有聯合查詢的話，我想有可能會死在那兒了。分表的目的就在於此，減小資料庫的負擔，縮短查詢時間。

mysql中有一種機制是表鎖定和行鎖定，是為了保證資料的完整性。表鎖定表示你們都不能對這張表進行操作，必須等我對錶操作完才行。行鎖定也一樣，別的sql必須等我對這條資料操作完了，才能對這條資料進行操作。

2. mysql proxy：amoeba

做mysql叢集,利用amoeba。

從上層的java程式來講，不需要知道主伺服器和從伺服器的來源，即主從資料庫伺服器對於上層來講是透明的。可以通過

 3.大資料量並且訪問頻繁的表，將其分為若干個表

比如對於某網站平臺的資料庫表-公司表，資料量很大，這種能預估出來的大資料量表，我們就事先分出個N個表，這個N是多少，根據實際情況而定。

     某網站現在的資料量至多是5000萬條，可以設計每張表容納的資料量是500萬條，也就是拆分成10張表，

那麼如何判斷某張表的資料是否容量已滿呢？可以在程式段對於要新增資料的表，在插入前先做統計表記錄數量的操作，當<500萬條資料，就直接插入，當已經到達閥值，可以在程式段新建立資料庫表（或者已經事先建立好），再執行插入操作。

 4. 利用merge儲存引擎來實現分表

如果要把已有的大資料量表分開比較痛苦，最痛苦的事就是改程式碼，因為程式裡面的sql語句已經寫好了

舉例子：

資料庫架構

1、簡單的MySQL主從複製:

MySQL的主從複製解決了資料庫的讀寫分離，並很好的提升了讀的效能，其圖如下：

主從複製的過程如下圖所示：

但是，主從複製也帶來其他一系列效能瓶頸問題：

1. 寫入無法擴充套件

2. 寫入無法快取

3. 複製延時

4. 鎖表率上升

5. 表變大，快取率下降
那問題產生總得解決的，這就產生下面的優化方案，一起來看看。

2、MySQL垂直分割槽
   如果把業務切割得足夠獨立，那把不同業務的資料放到不同的資料庫伺服器將是一個不錯的方案，而且萬一其中一個業務崩潰了也不會影響其他業務的正常進行，並且也起到了負載分流的作用，大大提升了資料庫的吞吐能力。經過垂直分割槽後的資料庫架構圖如下：

然而，儘管業務之間已經足夠獨立了，但是有些業務之間或多或少總會有點聯絡，如使用者，基本上都會和每個業務相關聯，況且這種分割槽方式，也不能解決單張表資料量暴漲的問題，因此為何不試試水平分割呢？

3、MySQL水平分片（Sharding）

這是一個非常好的思路，將使用者按一定規則（按id雜湊）分組，並把該組使用者的資料儲存到一個數據庫分片中，即一個sharding，這樣隨著使用者數量的增加，只要簡單地配置一臺伺服器即可，原理圖如下：

如何來確定某個使用者所在的shard呢，可以建一張使用者和shard對應的資料表，每次請求先從這張表找使用者的shard id，再從對應shard中查詢相關資料，如下圖所示：