1.什么是分库分表
举个例子就是以前只有一个数据库A，里面存放了交易表和用户信息表
现在经过水平分库分表变成了：
数据库A1：里面有交易表1、用户信息表1等等
数据库A2：里面有交易表2、用户信息表2等等
2.为什么要分库分表
分库：
比如说以前一个数据库同一时间只能处理1000条连接请求，那么现在公司业务发展了，同一时间有1500条连接请求，那么这1500-500=500条请求就阻塞了，所以这时候我们就需要增加数据库来处理请求
分表：
比如说一张交易表现在数据量有十几个亿，那么在没有命中索引的情况下，sql就会全局查询，速度非常慢，这时候我们就可以将一张交易表分为多个
3.怎么样分库分表
分库分为水平分库和垂直分库：
水平分库：将表按照一定规则分配到不同库中
比如说交易表1放在A库中，交易表2放在B库中
垂直分库：按业务进行划分，实现专库专用
比如说分为用户库，交易库，订单库之类的
分表分为水平分表和垂直分表：
水平分表：将表按照一定规则分为不同的表
比如说交易表分为交易表1、交易表2
垂直分表：将一个表的的按照字段来拆分为多个表
比如说交易表里面有时间、金额、用户信息，将时间、金额划分为一个表，将用户信息划分为一个表
4.分库分表带来的问题（复杂性）
4.1事务一致性问题
举个例子A库提交成功了，B库没有提交成功，你服务器该怎么办
以前我们都是单数据库用本地事务就能搞定，多数据库的话只能使用的
解决方案是分布式事务 、最终一致性
分布式事务
二阶段提交、三阶段提交，这个比较复杂，原理就是加一个中间层去处理
本体方法表：
比如说在A、B库分别建立本地方法表，记录消息发送状态
比如说A库成功提交事务，那么通过消息队列传给B库，B库处理成功自己事务，就提交
如果B库处理失败，就提醒A库一起回滚
最终一致性
就是当前不用管是否事务一致，等到日终专门处理，也属于复杂场景
4.2跨域jion查询问题
举个例子以前查询交易表所有的数据，直接join就可以了，那么现在交易表中的数据分配到不同库中，我们应该查询不同库中的不同数据。
全局表
比如说一些平常不用修改的数据字典表，你可以直接把它设为全局表，不让它散落到不同的数据库不同的表中，直接查询既可
分段查询
比如说我要查的交易表的数据现在被分到了A库的交易表1和B库的交易表2
那么我可以先第一次查询A库的交易表1，然后封装成临时表
第二次查询B库的交易表2，同时查询临时表即可
ER分片
这个比较复杂，就是说有一些表是有关联的，那么我在分表的时候尽量将这有有关联的数据分到一个数据库中
字段冗余
比如说我要查的信息包括了A库交易表的流水号和B库用户表的名字
那么我可以为了避免跨域查询，我直接将A库交易表的字段加一个名字与用户表的名字对应即可
4.3分布式主键一致问题
以前单数据库直接用自增主键，现在多数据库如何使用自增主键
uuid
也是一种根据命名空间来生成主键的算法，它是32位
一般被抛弃
数据库生成
就是说增加一个表，里面来维护主键的信息
雪花算法
就是一种根据命名空间生成数据的算法，它是64位，来保证主键唯一
4.4排序、分页、函数计算问题
如何进行多数据库的排序、分页、函数计算
以分页为例，只能用多次查询封装成临时表解决
比如说统计交易表前十条数据，先去A库交易表1统计前十条数据
然后再去B库交易表2统计前十条数据进行对比
当要统计超多数据时，这种性能影响超级大
解决方案：
1.前台限制用户只能看多少条
2.后台批处理获取数据时，增大size,减少获取次数
3.直接走大数据平台
4.5多数据源问题
如何将多数据库中的数据获取
加一个中间件即可常用的是Mycat
4.6非主键查询问题
单数据库查询非主键，可以索引回表，
那么多数据库怎么去查询非主键数据呢
建立映射
常用的非主键查询字段直接在本地建立映射表，与主键进行对应
基因分库
建立一个函数映射，当数据按照主键分片规则进行划分时，hash/2，那么我也建立一个函数让这个非主键字段f(name)=hash/2,这就可以确定这条数据在哪里了
