数据库之分库分表-垂直？水平？

端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

映射法

基因法

注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
根据user_name查询时，，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

映射法

冗余法

注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？

后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

注：用NoSQL法解决（ES等）。

3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

水平扩容库（升级从库法）

注：扩容是成倍的。

水平扩容表（双写迁移法）

• 第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；
• 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；
• 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；
• 第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署；

注：双写是通用方案。

六、分库分表总结

• 分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
• 选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。
• 只要能满足需求，拆分规则越简单越好。

七、分库分表示例

示例GitHub地址：

https://github.com/lc-study/study-sharding.git

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（编辑：西安站长网）

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