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⼀、MySQL扩展具体的实现⽅式
随着业务规模的不断扩⼤，需要选择合适的⽅案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压⼒和数据量。
关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。这篇⽂章主要讲述数据库分库与分表
1.1、业务拆分
在 ⼀篇⽂章中也具体讲述了为什么要对业务进⾏拆分。
业务起步初始，为了加快应⽤上线和快速迭代，很多应⽤都采⽤集中式的架构。随着业务系统的扩⼤，系统变得越来越复杂，越来越难以维护，开发效率变得越来越低，并且对资源的消耗也变得越来越⼤，通过硬件提⾼系统性能的⽅式带来的成本也越来越⾼。
因此，在选型初期，⼀个优良的架构设计是后期系统进⾏扩展的重要保障。
例如：电商平台，包含了⽤户、商品、评价、订单等⼏⼤模块，最简单的做法就是在⼀个数据库中分别创建users、shops、comment、order四张表。
拉丝钢板但是，随着业务规模的增⼤，访问量的增⼤，我们不得不对业务进⾏拆分。每⼀个模块都使⽤单独的数据库来进⾏存储，不同的业务访问不同的数据库，将原本对⼀个数据库的依赖拆分为对4个数据库的依赖，这样的话就变成了4个数据库同时承担压⼒，系统的吞吐量⾃然就提⾼了。
1.2、主从复制
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上述三篇⽂章中，讲述了如何配置主从数据库，以及如何实现数据库的读写分离，这⾥不再赘述，有需要的选择性点击查看。
上图是⽹上的⼀张关于MySQL的Master和Slave之间数据同步的过程图。
主要讲述了MySQL主从复制的原理：数据复制的实际就是Slave从Master获取Binary log⽂件，然后再
本地镜像的执⾏⽇志中记录的操作。由于主从复制的过程是异步的，因此Slave和Master之间的数据有可能存在延迟的现象，此时只能保证数据最终的⼀致性。
1.3、数据库分库与分表
我们知道每台机器⽆论配置多么好它都有⾃⾝的物理上限，所以当我们应⽤已经能触及或远远超出单台机器的某个上限的时候，我们惟有寻别的机器的帮助或者继续升级的我们的硬件，但常见的⽅案还是通过添加更多的机器来共同承担压⼒。
我们还得考虑当我们的业务逻辑不断增长，我们的机器能不能通过线性增长就能满⾜需求？因此，使⽤数据库的分库分表，能够⽴竿见影的提升系统的性能，关于为什么要使⽤数据库的分库分表的其他原因这⾥不再赘述，主要讲具体的实现策略。请看下边章节。
⼆、分表实现策略
关键字：⽤户ID、表容量
对于⼤部分数据库的设计和业务的操作基本都与⽤户的ID相关，因此使⽤⽤户ID是最常⽤的分库的路由策略。⽤户的ID可以作为贯穿整个系统⽤的重要字段。因此，使⽤⽤户的ID我们不仅可以⽅便我们的查询，还可以将数据平均的分配到不同的数据库中。（当然，还可以根据类别等进⾏分表操作，分
表的路由策略还有很多⽅式）
接着上述电商平台假设，订单表order存放⽤户的订单数据，sql脚本如下（只是为了演⽰，省略部分细节）：
CREATE TABLE `order` (
`order_id` bigint(32) primary key auto_increment,
`user_id` bigint(32),
...
)
当数据⽐较⼤的时候，对数据进⾏分表操作，⾸先要确定需要将数据平均分配到多少张表中，也就是：表容量。
这⾥假设有100张表进⾏存储，则我们在进⾏存储数据的时候，⾸先对⽤户ID进⾏取模操作，根据 user_id%100 获取对应的表进⾏存储查询操作，⽰意图如下：
例如，user_id = 101 那么，我们在获取值的时候的操作，可以通过下边的sql语句：
select * from order_1 where user_id= 101
其中，order_1是根据 101%100 计算所得，表⽰分表之后的第⼀章order表。
注意：
在实际的开发中，如果你使⽤MyBatis做持久层的话，MyBatis已经提供了很好得⽀持数据库分表的功能，例如上述sql⽤MyBatis实现的话应该是：
接⼝定义：
/**
* 获取⽤户相关的订单详细信息
* @param tableNum 具体某⼀个表的编号
* @param userId ⽤户ID
* @return 订单列表
*/
public List<Order> getOrder(@Param("tableNum") int tableNum,@Param("userId") int userId);
xml配置映射⽂件：跌落实验台
受体激动剂
<select id="getOrder" resultMap="BaseResultMap">
select * from order_${tableNum}
where user_id = #{userId}
</select>
其中${tableNum} 含义是直接让参数加⼊到sql中，这是MyBatis⽀持的特性。
注意：
另外，在实际的开发中，我们的⽤户ID更多的可能是通过UUID⽣成的，这样的话，我们可以⾸先将UUID进⾏hash获取到整数值，然后在进⾏取模操作。三、分库实现策略
数据库分表能够解决单表数据量很⼤的时候数据查询的效率问题，但是⽆法给数据库的并发操作带来效率上的提⾼，因为分表的实质还是在⼀个数据库上进⾏的操作，很容易受数据库IO性能的限制。
因此，如何将数据库IO性能的问题平均分配出来，很显然将数据进⾏分库操作可以很好地解决单台数据库的性能问题。
分库策略与分表策略的实现很相似，最简单的都是可以通过***取模***的⽅式进⾏路由。
双接头还是上例，将⽤户ID进⾏取模操作，这样的话获取到具体的某⼀个数据库，同样关键字有：
⽤户ID、库容量
路由的⽰意图如下：
上图中库容量为100。
同样，如果⽤户ID为UUID请先hash然后在进⾏取模。
四、分库与分表实现策略
上述的配置中，数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压⼒问题。
有时候，我们需要同时考虑这两个问题，因此，我们既需要对单表进⾏分表操作，还需要进⾏分库操作，以便同时扩展系统的并发处理能⼒和提升单表的查询性能，就是我们使⽤到的分库分表。
分库分表的策略相对于前边两种复杂⼀些，⼀种常见的路由策略如下：
１、中间变量 ＝ user_id%（库数量*每个库的表数量）;
２、库序号 ＝ 取整（中间变量／每个库的表数量）;
３、表序号 ＝ 中间变量％每个库的表数量;
例如：数据库有256 个，每⼀个库中有1024个数据表，⽤户的user_id＝262145，按照上述的路由策略，可得：
１、中间变量 ＝ 262145%（256*1024）= 1;
２、库序号 ＝ 取整（1／1024）= 0;
３、表序号 ＝ 1％1024 = 1;
这样的话，对于user_id＝262145，将被路由到第０个数据库的第１个表中。
⽰意图如下：
五、分库分表总结
关于分库分表策略的选择有很多种，上⽂中根据⽤户ID应该是⽐较简单的⼀种。其他⽅式⽐如使⽤号段进⾏分区或者直接使⽤hash进⾏路由等。有兴趣的可以⾃⾏查学习。
关于上⽂中提到的，如果⽤户的ID是通过UUID的⽅式⽣成的话，我们需要单独的进⾏⼀次hash操作，然后在进⾏取模操作等，其实hash本⾝就是⼀种分库分表的策略，使⽤hash进⾏路由策略的时候，我们需要知道的是，也就是hash路由策略的优缺点，优点是：数据分布均匀；缺点是：数据迁移的时候⿇烦，不能按照机器性能分摊数据。
温度远程监控上述的分库和分表操作，查询性能和并发能⼒都得到了提⾼，但是还有⼀些需要注意的就是，例如：原本跨表的事物变成了分布式事物；由于记录被切分到不同的数据库和不同的数据表中，难以进⾏多表关联查询，并且不能不指定路由字段对数据进⾏查询。分库分表之后，如果我们需要对系统进⾏进⼀步的扩阵容（路由策略变更），将变得⾮常不⽅便，需要我们重新进⾏数据迁移。
最后需要指出的是，分库分表⽬前有很多的中间件可供选择，最常见的是使⽤淘宝的中间件Cobar。
关于淘宝的中间件Cobar本篇内容不具体介绍，会在后边的学习中在做介绍。
另外Spring也可以实现数据库的读写分离操作，后边的⽂章，会进⼀步学习。
六、总结
上述中，我们学到了如何进⾏数据库的读写分离和分库分表，那么，是不是可以实现⼀个可扩展、⾼性能、⾼并发的⽹站那？很显然还不可以!⼀个⼤型的⽹站使⽤到的技术远不⽌这些，可以说，这些都是其中的最基础的⼀个环节，因为还有很多具体的细节我们没有掌握到，⽐如：数据库的集控制，集的负载均衡，灾难恢复，故障⾃动切换，事务管理等等技术。因此，还有很多需要去学习去研究的地⽅。
总之：
路漫漫其修远兮，吾将上下⽽求索。
pet铝膜前⽅道路美好⽽光明，2017年新征程，不泄步！
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