由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
数据库的关键性能指标主要有磁盘空间、内存、CPU。在数据库配置无法升级的情况下，当数据量过大可能产生如下的一些问题：
这时就需要进行分库操作，来保证数据库的稳定和性能。
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。就拿使用最多的 MySQL 来进行说明。
MySQL 的默认引擎是 InnoDB，数据是存在聚簇索引中，而聚簇索引的底层数据结构是 B+ Tree，即使 B+Tree 已经在 B Tree 的基础上优化了空间利用率，但是随着数据规模的增大，树的高度也会达到一定规模，高度能够决定磁盘IO的次数，磁盘IO次数越多，对于性能就会越低。
现在大部分公司的系统架构都已是分布式系统和微服务架构，根据公司的业务划分，分解为功能单一的数据库。此时会需要进行分库分表操作。
如下图，根据阿里开发手册中描述，单表超 500 万行，或容量超 2GB 时推荐分库分表。但是具体的情况还是需要根据业务需求、数据库硬件配置、CPU 性能等方面综合评估。
除此之外，要想详细的估算出数据量的瓶颈，还需要根据表的结构以及索引情况，表的字段不同的类型占用的大小也不同，故每条数据占用的大小也不同， B+Tree 每一层的存储数据量的大小也会发生变化。
综上，数据量多大需要根据自身情况去评估，并不一定是网上所说的 1000 万，也不一定是阿里所说的大于 500 万，这就是有些企业单表数据即使超过几千万仍可稳定运行的原因。
将数据库中的表按照某种规则拆分到多个数据库中，来保证系统的稳定和性能。
如图，将 DataBase 中的 2 张表拆分成 trade 库和 acount 库，分别存 order 表和 acount 表。
将表中数据按照某种规则拆分到多张表中，提升查询效率。
如图，将 order 表拆分成 order_shanghai 和 order_beijing，分别存上海和北京的订单数据。
分库分表的核心就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的快速定位与结果整合，从而到提升数据库操作性能的目的。分库分表可以从垂直和水平两种纬度进行拆分。
垂直拆分包含垂直分库和垂直分表。
垂直分库指的是，将某个库中的表拆分到多个库，每个库包含的表不一样。一般主要是按照业务维度进行拆分，不同的业务数据放到对应的数据库中，核心理念是转库专用，这也是微服务拆分的一个重要依据。
如图，在电商系统中，主要包含的业务有商品、用户、支付、库存等，在对数据库进行划分时，每个业务对应一个数据库。
垂直分库优点：
垂直分库缺点：
垂直分表指将存在一张表中的不同字段拆分为多张表，是一种大表拆小表的模式。拆分后的表字段、结构均不同，组合一起则是原表。
一般是将经常修改的、数据较大的、不常查询的字段拆分到“扩展表”中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段长度也都较短，减少了查询时的磁盘 IO，提升数据库效率。
如下图，我们在进行下单时一般需要存储快照信息，该字段有长且不常使用，故拆分出来可提高订单信息的查询效率。
垂直分表优点：
垂直分表缺点： 依然存在单表数据过大的问题，需要结合水平拆分；
水平拆分包含水平分库和水平分表。
水平分库是将数据库中的表数据按照某种规则拆分到多个库中，以实现水平扩展，提升数据库读写性能。
一般切分到不同的库中的表结构是相同的，表中数据不同，且伴随水平分表。
如下图，将DB-trade库中的 order 表水平切分到DB-trade 1和DB-trade 2库中。
水平分库优点：
水平分库缺点：
水平分表是将数据按照某种规则拆分到多张表，多张表还是属于一个库且结构相同。大大减少单表数据量，提升查询效率，但是对数据库的压力没有帮助。
如下图，一张 order 订单表有 400 万数据，经过水平拆分出来 2 个表 order_1 和 order_2，每张表存有数据 200万，以此类推。
水平分表优点：
水平分表缺点： 多张表属于一个库，数据库的压力仍存在。
分库可能导致一次事务的执行的数据不在同一个服务器上，数据库层面无法实现所有服务的事务操作。可能会产生数据不一致的情况。
解决方案是通过分布式事务，来能最大限度保证了数据库操作的原子性，详情见我的另一篇文章分布式事务。
在数据库表设计时，经常会使用自增ID作为数据主键，这就导致后续在迁库迁表、或者分库分表操作时，会因为主键的变化或者主键不唯一产生冲突。
解决方案是通过一些策略生成全局唯一的分布式 ID，详情见我的另一篇文章分布式 ID。
拆分之前，应用中很多列表或详情的数据可以通过 join 来完成，但是分库拆分后，数据可能分布在不同的服务器上，这种跨节点的 join 会有很多问题。
解决方案是避免挂库多表 join 的产生：
跨库进行聚合查询时，如 group by，order by 等，会变的异常复杂，导致常需要复杂的业务代码才能实现上述业务逻辑。
解决方案有：
本文主要讲述的是我们在开发过程中为什么需要分库分表，以及分库分表的场景、方案和可能出现的问题。因为一些内容的扩展点还有很多，放在一起影响阅读，本文只是简单的讲述了分库分表的一些基础知识，后续会针对分库分表分片方案、常用中间件的原理和使用，以及如何完整落地一个分库分表方案进行开展。
参考：
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。