MySQL分库分表详情

分库分表是一种常用的数据库架构设计方法，它可以提升数据库的性能。本文将详细介绍MySQL分库分表的实现方法。

为什么需要分库分表

随着数据量的增大，单一数据库系统的处理能力有限，会导致慢查询和性能下降。因此，分库分表可以将数据水平拆分存储到多个数据库实例的表中，提升数据库的读写性能、扩大存储容量。

分库分表的实现方法

数据库分库

将不同的数据表存储在不同的数据库中，每个数据库可以单独创建在不同的物理机上，实现数据水平拆分。对于不同的业务需求及数据规模，可以采用垂直分表（基于列的数据表切分）或水平分表（基于行的数据表切分）的方式进行分段存储。以用户表为例，我们可以将用户表按照用户ID的奇偶性分为user1与user2两个库：

CREATE DATABASE user1;
CREATE DATABASE user2;

数据表分表

在同一个数据库中，根据业务需求将大型的单个数据表拆分为多个小型的数据表，将数据行分散到不同的数据表中，实现数据表的水平拆分。以用户表为例，我们可以将用户信息拆分为基本信息表和扩展信息表存储，每个表添加用户ID的范围限制，实现水平分表：

CREATE TABLE user_base_info_0 (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `name` varchar(64) NOT NULL,
  `age` tinyint NOT NULL,
  `email` varchar(128) DEFAULT '',
  `mobile` varchar(11) DEFAULT '',
  `address` varchar(512) NOT NULL,
  `created` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  KEY (`name`),
  KEY (`created`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

CREATE TABLE user_base_info_1 (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  `name` varchar(64) NOT NULL,
  `age` tinyint NOT NULL,
  `email` varchar(128) DEFAULT '',
  `mobile` varchar(11) DEFAULT '',
  `address` varchar(512) NOT NULL,
  `created` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  KEY (`name`),
  KEY (`created`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

CREATE TABLE user_ext_info_0 (
  `user_id` bigint NOT NULL,
  `age` tinyint NOT NULL,
  `gender` tinyint NOT NULL,
  `hobby` varchar(256) DEFAULT '',
  `desc` varchar(1024) DEFAULT '',
  KEY(`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

CREATE TABLE user_ext_info_1 (
  `user_id` bigint NOT NULL,
  `age` tinyint NOT NULL,
  `gender` tinyint NOT NULL,
  `hobby` varchar(256) DEFAULT '',
  `desc` varchar(1024) DEFAULT '',
  KEY(`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

分库分表的读写策略

分库分表会带来新的读写操作问题，例如数据一致性、跨库查询、事务处理等问题。可以采用以下策略来保证操作正确：

• 数据一致性问题：在分库分表设计之前，就要考虑好数据一致性的方案，例如使用分布式锁、乐观锁、写入操作处理机制等等。
• 跨库查询问题：可以使用数据同步或者分布式查询的方式将不同库的数据进行汇总后再返回给用户。
• 事务处理问题：分布式事务的实现会比较复杂，可以采用最终一致性、异步处理等方式来处理。

分库分表实现示例

实例1：按用户ID分库

如果我们有一个较大的用户表user，我们可以通过用户ID直接分散到不同的库中。

-- 创建用户库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS user_0;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS user_1;
-- 创建用户表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `password` varchar(50) NOT NULL COMMENT '密码',
  `email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '电子邮箱',
  `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号码',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';

-- 添加用户数据到不同的库
INSERT INTO `user_0`.`user` (`id`,`name`,`password`,`email`,`phone`)
  VALUES (1, 'Tom', '123', '[e-mail]', '13800138000');
INSERT INTO `user_1`.`user` (`id`,`name`,`password`,`email`,`phone`)
  VALUES (2, 'Jack', '456', '[e-mail]', '13800138001');

实例2：按订单ID分表

如果我们有一个较大的订单表order，我们可以通过订单ID直接分散到不同的表中。

-- 创建订单表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `product_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '产品ID',
  `status` smallint NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '订单状态：1-待支付，2-已支付，3-已关闭',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='订单表';

-- 创建多个订单表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `order_0` LIKE `order`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `order_1` LIKE `order`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `order_2` LIKE `order`;

-- 插入订单数据到不同的表
INSERT INTO `order_0` (`id`,`user_id`,`product_id`,`status`)
  VALUES (1, 1, 101, 1);
INSERT INTO `order_1` (`id`,`user_id`,`product_id`,`status`)
  VALUES (2, 2, 102, 2);

总结

尽管分库分表可以提升数据库性能，但是在实际应用中需要考虑到很多不同的问题，例如数据一致性、事务处理、跨库查询等。同时，在设计的过程中需要合理切分表与库，同时考虑业务和数据规模的情况，以便能够充分发挥其优势。