分表分庫(kù)雖然能解決大表對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的壓力，但它并不是萬(wàn)能的，也有一些不利之處，因此首要問(wèn)題是，分不分庫(kù)，分哪些庫(kù)，什么規(guī)則分，分多少分片。
原則一：能不分就不分，1000萬(wàn)以內(nèi)的表，不建議分片，通過(guò)合適的索引，讀寫分離等方式，可以很好的解決性能問(wèn)題。
原則二：分片數(shù)量盡量少，分片盡量均勻分布在多個(gè)DataHost上，因?yàn)橐粋€(gè)查詢SQL跨分片越多，則總體性能越差，雖然要好于所有數(shù)據(jù)在一個(gè)分片的結(jié)果，只在必要的時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容，增加分片數(shù)量。
原則三：分片規(guī)則需要慎重選擇，分片規(guī)則的選擇，需要考慮數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)模式，數(shù)據(jù)的訪問(wèn)模式，分片關(guān)聯(lián)性問(wèn)題，以及分片擴(kuò)容問(wèn)題，最近的分片策略為范圍分片，枚舉分片，一致性Hash分片，這幾種分片都有利于擴(kuò)容
原則四：盡量不要在一個(gè)事務(wù)中的SQL跨越多個(gè)分片，分布式事務(wù)一直是個(gè)不好處理的問(wèn)題
原則五：查詢條件盡量?jī)?yōu)化，盡量避免Select * 的方式，大量數(shù)據(jù)結(jié)果集下，會(huì)消耗大量帶寬和CPU資源，查詢盡量避免返回大量結(jié)果集，并且盡量為頻繁使用的查詢語(yǔ)句建立索引。
如果某個(gè)表的數(shù)據(jù)有明顯的時(shí)間特征，比如訂單、交易記錄等，則他們通常比較合適用時(shí)間范圍分片，因?yàn)榫哂袝r(shí)效性的數(shù)據(jù)，我們往往關(guān)注其近期的數(shù)據(jù)，查詢條件中往往帶有時(shí)間字段進(jìn)行過(guò)濾，比較好的方案是，當(dāng)前活躍的數(shù)據(jù)，采用跨度比較短的時(shí)間段進(jìn)行分片，而歷史性的數(shù)據(jù)，則采用比較長(zhǎng)的跨度存儲(chǔ)。
總體上來(lái)說(shuō)，分片的選擇是取決于最頻繁的查詢SQL的條件，因?yàn)椴粠魏蜽here語(yǔ)句的查詢SQL，會(huì)便利所有的分片，性能相對(duì)最差，因此這種SQL越多，對(duì)系統(tǒng)的影響越大，所以我們要盡量避免這種SQL的產(chǎn)生。

網(wǎng)站欄目：Mycat分表分庫(kù)原則-創(chuàng)新互聯(lián)
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