这个618，你剁手了吗？
618是见证互联网发达发展的产物，随着各种秒杀活动及抢购清仓，产生的数据库数量进步神速，在巨大的交易面前，如何很好的存放这些数据及剖析数据，成了程序员们须要办理的新问题。
关系型数据库本身比较随意马虎成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G往后，由于查询维度较多，纵然添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍低落严重。各种高并发场景下，如何使得数万亿数据同时进入时不让系统崩溃，这里我们就须要谈到分库分表。是的，分库分表是办理高并发场景下数据存放及剖析的最好办法。可以说，节制了分库分表，你间隔高等程序员又近了一步。
分表分表存在的意义
为理解决由于数据量过大而导致数据库性能降落的问题，将原来独立的数据库拆分成多少数据库组成，将数据大表拆分成多少数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。
一样平常说来，分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中常日包括：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种办法。
分库分表的全部过程
①确认分库分表键。把稳，选用了user_id做分片键，则原来利用order_id查询的接口会遍历各个分库查询数据。②分片算法。③确定容量，考虑扩容。④唯一ID。⑤ 单库表迁移到分库。⑥分库分表中间件。
举例解释
创建单库—运行数据初始数据库脚本—创建2个分库—配置uid-generator数据—修正对应数据库配置，用户名密码等—搭建sharding-proxy后, 复制proxy配置, 启动运行—启动single-datasource-lab项目，用于仿照原利用单库web运用——启动single-datasource-lab中的仿照客户端—下载datax支配同步订单历史数据—数据库双写(step=2)时，启动validate-step2校验补偿订单—校验补平分库数据后，切换数据库双写，此时以分库事务为主，读数据以分库为主—重启validate-step2项目，做分库末了一次校验—启动 validate-step3项目，进行验证单库数据校验—连续不雅观察single-datasource-lab，确认没问题后，下线单库订单表。
可以这样说，分库分表是打破单机性能的主要手段，但分库分表实现比较繁芜，不到万不得已不可轻易利用。
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后记：
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