大数据应用中的必备技能：数据库水平分片解析 (数据库水平分片)
随着大数据应用的不断发展，数据库技术也在不断地进步和完善。数据量的增长，极大地促进了数据库服务商进行创新，提出了“数据库水平分片”的概念。这种技术的应用，不仅可以让数据库系统具有更强的扩展性，而且还能提高数据库的性能和安全性。
本文主要讲解数据库水平分片技术，它是如何产生的、它解决了什么问题以及在大数据应用中的应用。
1.什么是数据库水平分片？
数据库水平分片是指将一个原本较大的数据库，按照某种规则来切分成多个小的数据库，每个数据库存储不同的数据，然后再将这些小数据库分布在不同的物理机器上，从而达到分布式存储和处理的目的。这种方式可以提高数据库系统的并发性和可用性，使其更加稳定和可靠。
2.数据库水平分片的产生背景？
随着互联网的不断发展，大数据成为了当前发展的趋势，网络规模和数据量也不断增大，让传统的数据库系统难以支撑如此之多的数据量。传统的数据库系统采用的主从架构，只能通过增加服务器的硬件配置来扩展，而这样的方式并不能很好地解决数据库扩展性的问题。
因此，人们开始探寻新的解决方案，于是产生了数据库水平分片技术，这种方法采用分布式架构，将一个较大的数据库分割成多个小的数据库，并分配到不同的物理机器上，分散处理大量的数据，这样就能够有效地解决扩展性和数据性能问题，提高数据库的性能和可用性。
3.数据库水平分片有哪些优点？
（1）高可用性：由于数据库水平分片的存储方式是分布式的，当某一个数据库出现问题时，其他的数据库节点可以自动接管，不会影响整个系统的运行。
（2）可扩展性：通过将大的数据库切分成小的数据库，可以自由添加新的节点进行扩展，实现水平扩展，而不用像传统的数据库系统那样需要增加硬件配置，这样可极大地降低成本，提高效益。
（3）更高的性能：由于将一个大的数据库分割成多个小的数据库，每个小的数据库都有一个独立的存储区域，因此可以实现多节点并行处理，从而提高了查询和操作的效率。
（4）更高的安全性：由于将大的数据库切分成小的数据库存储，每个节点的数据相对较小，使得攻击者难以一次性获取到所有的数据，从而保证了数据的安全性。
4.数据库水平分片的实现方式？
（1）哈希分片：将大的数据库中的数据分成多份，然后通过哈希算法将数据分配到不同的节点上，由节点来处理分配的数据，从而实现了分布式存储和管理。
（2）区域分片：根据数据的位置信息将数据分割成多个区域，然后将每个区域分配到不同的节点，同样实现了分布式存储和管理。
5.数据库水平分片的应用场景？
数据库水平分片的应用场景主要是分布式处理和大数据存储。在互联网领域中，分布式架构和巨量的数据处理就需要通过数据库水平分片技术来实现。
例如，淘宝和天猫等电商平台，通过使用数据库水平分片技术，将所有数据按照一定规则分割成多个小的数据库，再将这些数据分散到不同的物理节点上。当高峰期来临，系统会不断地水平扩展，从而保证业务的稳定性和可靠性。
数据库水平分片是当前大数据应用技术中的必备技能，应用广泛。通过数据库水平分片技术，不仅能够提高数据库系统的扩展性和性能，更能提升系统的可用性和安全性。在当前大数据应用中，数据库水平分片技术是新一代数据库架构之一，将会扮演着越来越重要的角色。
相关问题拓展阅读：
Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。
主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，核册“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
水平分库分表切分规则
1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20230一个表；
2. HASH取模
一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
3. 地理区域
比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。
4. 时间
按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在之一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。改瞎宏
数据迁移，容量规划，扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的神枣倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
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