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面试题
为什么要分库分表（设计高并发零碎的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么长处和毛病？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或程度拆分的？
面试官心理剖析
其实这块必定是扯到 高并发 了，因为分库分表肯定是为了 撑持高并发、数据量大 两个问题的。而且当初说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此广泛的技术问题，不问切实是不行，而如果你不晓得那也切实是说不过去！
面试题分析
为什么要分库分表？（设计高并发零碎的时候，数据库层面该如何设计？）
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
我先给大家抛出来一个场景。
如果咱们当初是一个小守业公司（或者是一个 BAT 公司刚衰亡的一个新部门），当初注册用户就 20 万，每天沉闷用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，而后高峰期每秒钟并发申请最多就 10 个。我的天，就这种零碎，轻易找一个有几年工作教训的，而后带几个刚培训进去的，轻易干干都能够。
后果没想到咱们运气竟然这么好，碰上个 CEO 带着咱们走上了坎坷不平，业务倒退迅猛，过了几个月，注册用户数达到了 2000 万！每天沉闷用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大申请达到 1000！同时公司还顺带着融资了两轮，进账了几个亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几亿美金！这是小独角兽的节奏！
好吧，没事，当初大家感觉压力曾经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就多 300 万条数据，当初咱们单表曾经几百万数据了，马上就破千万了。然而勉强还能撑着。高峰期申请当初是 1000，咱们线上部署了几台机器，负载平衡搞了一下，数据库撑 1000QPS 也还对付。然而大家当初开始感觉有点放心了，接下来咋整呢 ……
再接下来几个月，我的天，CEO 太牛逼了，公司用户数曾经达到 1 亿，公司持续融资几十亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几十亿美金，成为了国内往年最牛逼的明星守业公司！天，咱们太侥幸了。
然而咱们同时也是可怜的，因为此时每天沉闷用户数上千万，每天单表新增数据多达 50 万，目前一个表总数据量都曾经达到了两三千万了！扛不住啊！数据库磁盘容量一直消耗掉！高峰期并发达到惊人的 5000~8000！别开玩笑了，哥。我跟你保障，你的零碎撑持不到当初，曾经挂掉了！
好吧，所以你看到这里差不多就了解分库分表是怎么回事儿了，实际上这是跟着你的公司业务倒退走的，你公司业务倒退越好，用户就越多，数据量越大，申请量越大，那你单个数据库肯定扛不住。
分表
比方你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？相对不行，单表数据量太大 ，会极大影响你的 sql 执行的性能，到了前面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的教训来看，单表到几百万的时候，性能就会绝对差一些了，你就得分表了。
分表是啥意思？就是把一个表的数据放到多个表中，而后查问的时候你就查一个表。比方依照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。而后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样能够管制每个表的数据量在可控的范畴内，比方每个表就固定在 200 万以内。
分库
分库是啥意思？就是你一个库个别咱们教训而言，最多撑持到并发 2000，肯定要扩容了，而且一个衰弱的单库并发值你最好放弃在每秒 1000 左右，不要太大。那么你能够将一个库的数据拆分到多个库中，拜访的时候就拜访一个库好了。
这就是所谓的 分库分表，为啥要分库分表？你明确了吧。
用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么长处和毛病？
这个其实就是看看你理解哪些分库分表的中间件，各个中间件的优缺点是啥？而后你用过哪些分库分表的中间件。
比拟常见的包含：
- Cobar
- TDDL
- Atlas
- Sharding-jdbc
- Mycat
Cobar
阿里 b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层计划，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动拜访 Cobar 集群，Cobar 依据 SQL 和分库规定对 SQL 做合成，而后散发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还能够用，然而最近几年都没更新了，根本没啥人用，差不多算是被摈弃的状态吧。而且不反对读写拆散、存储过程、跨库 join 和分页等操作。
TDDL
淘宝团队开发的，属于 client 层计划。反对根本的 crud 语法和读写拆散，但不反对 join、多表查问等语法。目前应用的也不多，因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。
Atlas
360 开源的，属于 proxy 层计划，以前是有一些公司在用的，然而的确有一个很大的问题就是社区最新的保护都在 5 年前了。所以，当初用的公司根本也很少了。
Sharding-jdbc
当当开源的，属于 client 层计划，是 <a href="https://shardingsphere.apache.org/”> ShardingSphere 的 client 层计划，<a href="https://shardingsphere.apache.org/”> ShardingSphere 还提供 proxy 层的计划 Sharding-Proxy。的确之前用的还比拟多一些，因为 SQL 语法反对也比拟多，没有太多限度，而且截至 2019.4，曾经推出到了 4.0.0-RC1 版本，反对分库分表、读写拆散、分布式 id 生成、柔性事务（最大致力送达型事务、TCC 事务）。而且的确之前应用的公司会比拟多一些（这个在官网有注销应用的公司，能够看到从 2017 年始终到当初，是有不少公司在用的），目前社区也还始终在开发和保护，还算是比拟沉闷，集体认为算是一个当初也 能够抉择的计划。
Mycat
基于 Cobar 革新的，属于 proxy 层计划，反对的性能十分欠缺，而且目前应该是十分火的而且一直风行的数据库中间件，社区很沉闷，也有一些公司开始在用了。然而的确相比于 Sharding jdbc 来说，年老一些，经验的锻炼少一些。
总结
综上，当初其实倡议考量的，就是 Sharding-jdbc 和 Mycat，这两个都能够去思考应用。
Sharding-jdbc 这种 client 层计划的 长处在于不必部署，运维成本低，不须要代理层的二次转发申请，性能很高 ，然而如果遇到降级啥的须要各个系统都从新降级版本再公布，各个系统都须要 耦合 Sharding-jdbc 的依赖；
Mycat 这种 proxy 层计划的 毛病在于须要部署 ，本人运维一套中间件，运维老本高，然而 益处在于对于各个我的项目是通明的，如果遇到降级之类的都是本人中间件那里搞就行了。
通常来说，这两个计划其实都能够选用，然而我集体倡议中小型公司选用 Sharding-jdbc，client 层计划轻便，而且保护成本低，不须要额定增派人手，而且中小型公司零碎复杂度会低一些，我的项目也没那么多；然而中大型公司最好还是选用 Mycat 这类 proxy 层计划，因为可能大公司零碎和我的项目十分多，团队很大，人员短缺，那么最好是专门弄集体来钻研和保护 Mycat，而后大量我的项目间接通明应用即可。
你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或程度拆分的？
程度拆分 的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，然而每个库的表构造都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全副数据。程度拆分的意义，就是将数据平均放更多的库里，而后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。
垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库下来。每个库表的构造都不一样，每个库表都蕴含局部字段。一般来说，会将较少的拜访频率很高的字段放到一个表里去，而后将较多的拜访频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你拜访频率高的行字段越少，就能够在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个个别在表层面做的较多一些。
这个其实挺常见的，不肯定我说，大家很多同学可能本人都做过，把一个大表拆开，订单表、订单领取表、订单商品表。
还有 表层面的拆分 ，就是分表，将一个表变成 N 个表，就是 让每个表的数据量管制在肯定范畴内，保障 SQL 的性能。否则单表数据量越大，SQL 性能就越差。个别是 200 万行左右，不要太多，然而也得看具体你怎么操作，也可能是 500 万，或者是 100 万。你的 SQL 越简单，就最好让单表行数越少。
好了，无论分库还是分表，下面说的那些数据库中间件都是能够反对的。就是基本上那些中间件能够做到你分库分表之后，中间件能够依据你指定的某个字段值 ，比如说 userid， 主动路由到对应的库下来，而后再主动路由到对应的表里去。
你就得考虑一下，你的我的项目里该如何分库分表？一般来说，垂直拆分，你能够在表层面来做，对一些字段特地多的表做一下拆分；程度拆分，你能够说是并发承载不了，或者是数据量太大，容量承载不了，你给拆了，按什么字段来拆，你本人想好；分表，你考虑一下，你如果哪怕是拆到每个库里去，并发和容量都 ok 了，然而每个库的表还是太大了，那么你就分表，将这个表离开，保障每个表的数据量并不是很大。
而且这儿还有两种 分库分表的形式：
- 一种是依照 range 来分，就是每个库一段间断的数据，这个个别是按比方 工夫范畴 来的，然而这种个别较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。
- 或者是依照某个字段 hash 一下平均扩散，这个较为罕用。
range 来分，益处在于说，扩容的时候很简略，因为你只有准备好，给每个月都筹备一个库就能够了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；毛病，然而大部分的申请，都是拜访最新的数据。理论生产用 range，要看场景。
hash 散发，益处在于说，能够平均分配每个库的数据量和申请压力；害处在于说扩容起来比拟麻烦，会有一个数据迁徙的过程，之前的数据须要从新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。
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