一、切分方式
1. 垂直切分
1. 垂直分库：将不同业务数据存放到不同的库。如订单库，商品库
2. 垂直分表：将一个表的大字段且不常访问字段，划分出来放到其他的表。内存中的数据页可以存放更多的热点数据。增加查询效率，减少I/O
优点：业务解偶，不同业务数据独立维护；一定程度缓解库的压力
缺点：多表/多库访问，需要在接口层聚合数据；分布式事务管理难度增加；依然有单表数据量多大问题
2. 水平切分
1. 库内分表：降低单一表的数据量，对数据库的CPU，内存和网络I/O的竞争没变、
2. 分库分表：将切分的子表分散到不同数据库，降低单表数据量，也降低单库的访问压力
优点：解决高并发下单库访问量，提升系统稳定性和负载
缺点：跨库的join关联查询性能差；扩容难度和维护量大；跨分片事务一致性难保证
二、分库分表规则
1. 根据取值范围
按照时间区间或者ID区间。
优点：
1. 单表数据量可控
2. 水平扩展只需要添加新节点，无需对其他分片数据进行迁移
3. 能快速定位要查询的数据在哪个库
4. 范围查找，不需要跨分片查询
缺点：
1. 连续分片存在数据热点，比如某个范围查询频率很高
2. hash取模
对分库字段的hash结果取模，得到余数即数据库编号。假如共有N个数据库，编号从0到N-1。则 hash(user_id) mod N 得到的结果为数据库编号
优点：
1. 数据分片相对均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈
缺点：
1. 当集群中的数据库宕机，数据库总数减少，计算数据库算法 hash(user_id) mod N-1 ，同一个用户的信息不在一个库中。（考虑一致性哈希）
2. 集群扩容时，需要迁移旧数据。（一致性hash算法可以避免）
3. 如果查询条件不带分库字段，则无法定位到具体的库，将遍历所有库查询
三、分库分表带来的问题
1. 事务一致性问题
保证强一致性：使用强一致性的分布式事务比如2PC，最大限度保障一致性。但是延长了事务提交时间，进而导致加锁时间延长，降低并发量。
保证最终一致性：对性能要求高，对一致性要求不高的，采用事后补偿机制。比如定期和标准数据源同步。
2. 跨节点关联join问题
1. 全局表：需要关联查询的表类似于配置表，那么在每个节点都配置一份表。
2. 字段冗余：将需要的字段额外添加一份到表中
3. 数据组装：在上层分两次查询，将结果组装
4. ER分片：
5. 数据异构：按照查询需求将数据重新导出到Redis/ES/DB
3. 跨节点分页、排序、函数问题
如果排序、分页字段恰好是分片字段，按照分片规则容易定位需要的分片。如果不是分片字段，需要在所有节点都执行一下同等的分页、排序等操作，然后在业务层进行合并和二次处理。
4. 全局主键避重问题
表中数据分布在不同分页中，分散的表将无法使用各自的自增ID作为主键，需要设置新的主键规则，一般有如下几种：
1. UUID
UUID是随机的，作为主键
1. 插入时会造成索引页的频繁分裂，移动大量数据
2. 频繁分裂导致每个索引页上的数据是稀疏的，并容易产生碎片（大小不合适无法被再次被利用的内存）
3. 写入时需要加载磁盘中的页到缓存，造成大量随机I/O。跟顺序ID写完一页才写下一页不一样。
2. 主键生成表
多个节点公用一张生成表，生成主键并发插入时通过数据库锁控制获得自增主键。并发限制在单台数据库的性能，当数据库宕机时，整个系统不可用。使用主从备份，从服务器不一定跟主服务器是完全一致的，存在延迟写的问题。
改进：部署两台以上的数据库，自增的步长设置为节点的数量。每台初始值设置从1到N。保证了每台生成的自增ID不同，当其中一台数据库宕机时，可以从其他数据库获取。
3. 雪花ID
生成规则：1bit(符号位) + 41bit(时间戳) + 10bit(工作机器id) + 12bit(序列号) 生成64位的Long型数字
依赖时钟，如果服务器时钟同步导致回拨，会产生重复ID。并且字段长导致索引页增多。
5. 数据迁移和扩容问题
如果采用取模计算分片，扩容时需要读取历史数据，再按照新的分片规则写入到不同分片。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99396275
人生就像蒲公英，看似自由，其实身不由己。
