数据切分

何为数据切分？

简单来说，就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面，已达到分散单台设备负载的效果

数据切分（sharding）根据其切分规则类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表来切分到不同的数据库，这种切分被称为垂直切分；另一种根据表中数据的逻辑关系，将同一个表中的数据切分到多台数据库上，这种称为水平切分

垂直切分的最大特点就是规则简单，实施起来方便，尤其适合业务之间耦合度低，相互影响小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易的做到将不同业务模块所使用的表拆分到不同数据库中。根据不同的表进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰

水平切分相对复杂，因为要将同一个表中的数据拆分到不同的数据库中，对应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的维护也会更复杂

垂直切分

一个数据库由多个表组成，每个表对应不同的业务，垂直切分是指按照业务对表进行分类，分部到不同的数据库中

系统被切分成用户，订单交易，支付几个模块

优点

拆分后业务清晰，拆分规则明确
系统整合容易
数据维护性好

缺点

部分业务表无法join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度
受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高
事务处理复杂

由于垂直切分按照业务的分类将表分散到不同的数据库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以需要水平拆分来解决

水平切分

相对于垂直切分，水平切分不是按表做分类，而是按照某种字段的规则来分散到多个数据库中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据库的水平切分理解为按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到数据库，而另外的某些行又切分到不同数据库中

拆分规则就需要定义分片规则。关系数据库是行列的二维模型，拆分的第一原则就是找到拆分维度。

几种典型的分片规则包括：

按照用户ID求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同的数据用户的数据被分到一个裤中

按照日期，将不同月甚至不同日的数据分散到不同库中

按照某个特定的字段求模，或根据特定范围分散到不同数据库中

优点

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈

应用端改造少

提高了系统的稳定性跟负载能力

缺点

拆分规则难以抽象

分片事务难以解决

数据多次扩展难度跟维护量极大