水平分库分表战略：数据库拆分大法

后端

2023-02-05 21:46:05

水平分库分表：数据库拆分的神奇利器

在数据爆炸的时代，数据库超载已成为一个普遍的难题。庞大的数据量像一座大山压在数据库服务器上，导致性能下降，系统瘫痪。面对这种困境，水平分库分表应运而生，成为数据库拆分领域的一颗耀眼的明星。

水平分库分表的革命性优势

水平分库分表，顾名思义，就是将一个庞大的数据库水平地划分为多个较小的数据库，并将数据均匀地分配到这些数据库中。这种方式就像将一车超载的数据卸下，分配到多辆汽车上，减轻了每辆汽车的负担，从而显著提升了系统的性能。

具体来说，水平分库分表具有以下四大优势：

1. 性能飙升： 分散存储数据后，每个数据库处理的数据量减少，运行更加流畅，系统响应速度大幅提升。

2. 查询飞快： 数据分布在多个数据库中，查询时无需访问所有数据库，只需定位特定数据库即可，查询效率显著提高。

3. 维护简单： 每个数据库独立存储数据，维护工作变得更加容易，可以针对不同的数据库进行单独优化和管理。

4. 数据安全： 数据分散存储降低了数据被盗窃或破坏的风险，保障了数据安全。

水平分库分表的适用场景

水平分库分表并非万能良药，仅适用于以下场景：

数据量激增： 当数据库数据量急剧增加时，水平分库分表可以有效应对，防止数据库超负荷运行。
性能瓶颈： 如果数据库查询速度慢，性能不佳，水平分库分表可以优化数据库性能，提升系统响应能力。
数据分布不均匀： 当数据库中不同表的数据量相差悬殊时，水平分库分表可以将数据均匀分布，提高查询和访问效率。
数据安全需求高： 当数据安全至关重要时，水平分库分表可以分散存储数据，降低数据被窃取或破坏的风险。

水平分库分表的最佳实践

实施水平分库分表并非一蹴而就，需要遵循以下最佳实践：

1. 选择合适的策略： 水平分库分表有两种策略，即哈希分库和范围分库，根据业务场景选择最优策略。
2. 保证数据一致性： 不同数据库之间的数据一致性至关重要，需要采用分布式事务或最终一致性等手段来保证数据的一致性。
3. 优化查询性能： 水平分库分表后，需要优化查询性能，以减少跨库查询的次数，提高查询效率。
4. 加强运维管理： 水平分库分表后，需要做好运维管理，包括监控、备份、恢复等工作，以确保系统的稳定运行。

水平分库分表代码示例

使用Spring Boot 实现水平分库分表，需要引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-sharding-jdbc</artifactId>
    <version>5.4.5</version>
</dependency>

在application.yml 文件中配置数据源：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
        username: root
        password: 123456
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds0.t_order_${0..1}
          key-generator-class-name: io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
      default-database-strategy:
        inline:
          sharding-column: order_id
          sharding-algorithm-class-name: io.shardingsphere.core.sharding.algorithm.keygen.PreciseModuloShardingAlgorithm
          sharding-algorithm-properties:
            precise-modulo-algorithm-expression: order_id % 2
      default-table-strategy:
        inline:
          sharding-column: order_id
          sharding-algorithm-class-name: io.shardingsphere.core.sharding.algorithm.keygen.PreciseModuloShardingAlgorithm
          sharding-algorithm-properties:
            precise-modulo-algorithm-expression: order_id % 2

在实体类 中添加分片键：

@Data
@TableName("t_order")
public class OrderEntity {

    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long orderId;

    @Column(name = "user_id")
    private Long userId;

    @Column(name = "order_status")
    private Integer orderStatus;

    @Column(name = "create_time")
    private LocalDateTime createTime;
}