分库和分表解决了什么问题？
把以前存在一个数据库实例里的数据拆分成多个数据库实例，部署在不同的服务器中，这是分库。
分库是为了解决服务器资源受单机限制，顶不住高并发访问的问题，把请求分配到多台服务器上，降低服务器压力。
把以前存在一张表里面的数据拆分成多张表，这是分表。
分表是为了解决由于单张表数据量多大，而导致查询慢的问题。
一般怎么分库？
一般分库都是按照业务划分的，比如订单库、用户库。
分库.png
分库会带来哪些问题？
事务问题
关系型数据库，有很大一点在于它保证事务完整性，分库之后单机事务就用不上了，必须使用分布式事务来解决。-
连表JOIN 查询问题
在一个库中的时候我们还可以利用 JOIN 来连表查询，而跨库了之后就无法使用 JOIN 了。解决办法：- 就是在业务代码中进行关联，也就是先把一个表的数据查出来，然后通过得到的结果再去查另一张表，然后利用代码来关联得到最终的结果。
- 适当的冗余一些字段，避免JOIN操作
一般怎么分表
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垂直分表
垂直分表的原理比较简单，一般就是把某几列拆成一个新表，这样单行数据就会变小，B+树里的单个数据页（固定16kb）内能放入的行数就会变多，从而使单表能放入更多的数据。这样内存存放更多有用的数据，就减少了磁盘的访问次数，性能就得到提升。垂直分表.png
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水平分表
水平分表.png分表算法可以分为：Hash 路由，范围路由，路由表
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Hash 路由
其实就是选择表中的某一列，然后进行 Hash 运算，将 Hash 运算得到的结果再对子表数进行取模，这样就能均匀的将数据分到不同的子表上。- 优点是：
数据分布均匀 - 缺点是：
就是增加子表的时候麻烦，得重新映射数据
- 优点是：
范围路由
其实很简单，可以是时间，也可以是地址，表示一定的范围的即可。
比如本来一张 User 表，我可以分 User_HZ、User_BJ、User_SH，按照地名来划分 User。
比如 log 表，我可以将表分为 log_202103、 log_202104，把日志按照年月来划分。路由表
是专门搞个表来记录路由信息，一般不怎么用。
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分表会带来哪些问题？
垂直分表还好，就是查询数据需要关联一下。
水平分表会带来很多问题：
- 排序、count、分页问题
如果一个用户的数据被拆分到多个表中，那查询结果分页就不像以前单张表那样直接就能查出来了，像 count 操作也是一样的。
- 全局主键的问题
以前单表的时候很简单，就是主键自增，现在分表了之后就有点尴尬了，所以需要一些手段来保证全局主键唯一。- 还是自增，只不过自增步长设置一下。比如现在有三张表，步长设置为3，三张表 ID 初始值分别是1、2、3。 这样第一张表的 ID 增长是 1、4、7。第二张表是2、5、8。第三张表是3、6、9，这样就不会重复了。
- UUID，这种最简单，但是不连续的主键插入会导致严重的页分裂，性能比较差。
- 分布式 ID，比较出名的就是 Twitter 开源的 sonwflake 雪花算法。
