什么是分库分表，为什么要分库分表？
其实就是字面意思，很好理解： 关键字：提升性能、增加可用性。 随着单库中的数据量越来越大、数据库的查询QPS越来越高，相应的，对数据库的读写所需要的时间也越来越多。数据库的读写性能可能会成为业务发展的瓶颈。对应的，就需要做数据库性能方面的优化。本文中我们只讨论数据库层面的优化，不讨论缓存等应用层优化的手段。 如果数据库的查询QPS过高，就需要考虑拆库，通过分库来分担单个数据库的连接压力。比如，如果查询QPS为3500，假设单库可以支撑1000个连接数的话，那么就可以考虑拆分成4个库，来分散查询连接压力。 如果单表数据量过大，当数据量超过一定量级后，无论是对于数据查询还是数据更新，在经过索引优化等纯数据库层面的传统优化手段之后，还是可能存在性能问题。这是量变产生了质变，这时候就需要去换个思路来解决问题，比如：从数据生产源头、数据处理源头来解决问题，既然数据量很大，那我们就来个分而治之，化整为零。这就产生了分表，把数据按照一定的规则拆分成多张表，来解决单表环境下无法解决的存取性能问题。 单个数据库如果发生意外，很可能会丢失所有数据。尤其是云时代，很多数据库都跑在虚拟机上，如果虚拟机/宿主机发生意外，则可能造成无法挽回的损失。因此，除了传统的 Master-Slave、Master-Master 等部署层面解决可靠性问题外，我们也可以考虑从数据拆分层面解决此问题。 此处我们以数据库宕机为例： 当然，我们也不能无限制的拆库，这也是牺牲存储资源来提升性能、可用性的方式，毕竟资源总是有限的。 从第一部分了解到的信息来看，分库分表方案可以分为下面3种：   由于所有的技术都是为业务服务的，那么，我们就先从数据方面回顾下业务背景。 比如，我们这个业务系统是为了解决会员的咨询诉求，通过我们的XSpace客服平台系统来服务会员，目前主要以同步的离线工单数据作为我们的数据源来构建自己的数据。 假设，每一笔离线工单都会产生对应一笔会员的咨询问题（我们简称：问题单），如果： 合计共 1.5w + 2w + 3w = 6.5w 笔/天 考虑到以后可能要继续覆盖的新的业务场景，需要提前预留部分扩展空间，这里我们假设为每天产生 8w 笔问题单。 除问题单外，还有另外2张常用的业务表：用户操作日志表、用户提交的表单数据表。 其中，每笔问题单都会产生多条用户操作日志，根据历史统计数据来可以看到，平均每个问题单大约会产生8条操作日志，我们预留一部分空间，假设每个问题单平均产生约10条用户操作日志。 如果系统设计使用年限5年，那么问题单数据量大约 = 5年 365天/年 8w/天 = 1.46亿，那么估算出的表数量如下： 分库的时候除了要考虑平时的业务峰值读写QPS外，还要考虑到诸如双11大促期间可能达到的峰值，需要提前做好预估。 根据我们的实际业务场景，问题单的数据查询来源主要来自于阿里客服小蜜首页。因此，可以根据历史QPS、RT等数据评估，假设我们只需要3500数据库连接数，如果单库可以承担最高1000个数据库连接，那么我们就可以拆分成4个库。 根据行业惯例，通常按照 水平切分、垂直切分 两种方式进行切分，当然，有些复杂业务场景也可能选择两者结合的方式。 （1）水平切分 这是一种横向按业务维度切分的方式，比如常见的按会员维度切分，根据一定的规则把不同的会员相关的数据散落在不同的库表中。由于我们的业务场景决定都是从会员视角进行数据读写，所以，我们就选择按照水平方式进行数据库切分。 （2）垂直切分 垂直切分可以简单理解为，把一张表的不同字段拆分到不同的表中。 比如：假设有个小型电商业务，把一个订单相关的商品信息、买卖家信息、支付信息都放在一张大表里。可以考虑通过垂直切分的方式，把商品信息、买家信息、卖家信息、支付信息都单独拆分成独立的表，并通过订单号跟订单基本信息关联起来。 也有一种情况，如果一张表有10个字段，其中只有3个字段需要频繁修改，那么就可以考虑把这3个字段拆分到子表。避免在修改这3个数据时，影响到其余7个字段的查询行锁定。 ...更多python、java学习面试资料，可添加阿里妹官微(alimei6）备注【阿里技术】，还有更多阿里社招、校招、最新科技技术资讯、各类技术训练营学习名额和独家电子书可以领取。  