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大家好，我是mikechen。
数据库分库分表是大数据拆分和高并发的重要手段，也是大厂重点考察，下面我就全面来详解数据库分库分表@mikechen
分库分表
分库分表是一种针对大规模数据、和高并发场景下，的数据库优化策略。
它的目的是通过将数据分散到多个数据库、和表中，如下图所示：
分库分表原理
分库分表整体架构，可以分为：分库、和分表。
如下图所示：
分库
分库，是指将数据拆分到不同的数据库实例中，用于减少单个数据库实例的压力。
分库后的每个数据库，可以在不同的物理服务器上，以分散存储压力、和计算压力。
你可以将数据库中的表按某种规则（如：用户ID、订单ID．．．等的哈希值、或范围），划分到多个数据库实例中。
举一个例子，比如；将用户表按用户ID／对4取模的结果，分配到4个不同的数据库实例中。
ID为0的用户数据存储在DB1中，ID为1的存储在DB2中，依此类推。
总之，分库适用于数据量巨大、需要将不同类型的数据分开管理的场景。
分表
分表是指将同一个表中的数据，按一定规则拆分为多个表，从而减少单个表的数据量。
分表可以分为水平分表（根据数据行拆分）、和垂直分表（根据字段拆分）。
例如：可以根据用户ID的范围，将数据拆分到不同的表中，这样可以减少单表的数据量。
如下图所示：
假设用户ID是 user_id，你可以将用户表按照用户ID的范围，进行拆分。
例如：
users_0：存储 user_id 从 0 到 999999 的用户数据；
users_1：存储 user_id 从 1000000 到 1999999 的用户数据。
依此类推；
总之，通过分表，可以减少单表的数据量，从而，优化查询、和写入操作。
分库分表实战
下面，我以ShardingSphere来实例，ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件。
ShardingSphere支持数据分片、读写分离、数据治理．．．等功能。
整体架构，如下图所示：
ShardingSphere 的架构，主要分为三个层次：核心层（Core Layer）、中间件层（Middleware Layer） 、和 存储层（Storage Layer）。
ShardingSphere 的核心功能，如：分片、路由、事务管理。。。等。
ShardingSphere ，根据配置的分片规则，将数据分布到不同的数据库和表中。
如下所示：
schemaName: sharding_dbdataSources:ds0:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.DriverjdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0username: rootpassword: rootds1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.DriverjdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1username: rootpassword: rootsharding:tables:orders:actualDataNodes: ds${0..1}.orders_${0..1}tableStrategy:inline:shardingColumn: order_idalgorithmExpression: orders_${order_id % 2}databaseStrategy:inline:shardingColumn: order_idalgorithmExpression: ds${order_id % 2}defaultDatabaseStrategy:none:
actualDataNodes：指定了实际的数据节点，ds0 和 ds1 是数据库实例，orders_0 和 orders_1 是表名，表示数据被拆分到这些表中；
tableStrategy：定义了表分片策略，order_id 字段的模值决定了数据应存储到哪个表中。
databaseStrategy：定义了数据库分片策略，order_id 字段的模值决定了数据应存储到哪个数据库中。
将数据插入到 orders 表中，根据分片策略，数据会被自动路由到合适的实际表（例如：orders_0 或 orders_1）。
总之，分库分表是应对大规模数据、和高并发挑战的重要技术手段。
然而，分库分表也引入了不少新的复杂性，如：分布式事务、跨库查询．．．等，因此在实施时需要重点关注。
以上
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