大家好，我是楼仔，今天跟大家聊聊分库分表。
- 什么是分库分表
- 为什么需要分库分表
- 如何分库分表
- 什么时候开始考虑分库分表
- 分库分表会导致哪些问题
- 分库分表中间件简介
1. 什么是分库分表
分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。
分表：就是一个数据库表分成多个表。
2. 为什么需要分库分表
2.1 为什么需要分库呢？
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
- 磁盘存储
业务量剧增，MySQL单机磁盘容量会撑爆，拆成多个数据库，磁盘使用率大大降低。
- 并发连接支撑
我们知道数据库连接是有限的。在高并发的场景下，大量请求访问数据库，MySQL单机是扛不住的！当前非常火的微服务架构出现，就是为了应对高并发。它把订单、用户、商品等不同模块，拆分成多个应用，并且把单个数据库也拆分成多个不同功能模块的数据库（订单库、用户库、商品库），以分担读写压力。
2.2 为什么需要分表？
数据量太大的话，SQL的查询就会变慢。如果一个查询SQL没命中索引，千百万数据量级别的表可能会拖垮整个数据库。
即使SQL命中了索引，如果表的数据量超过一千万的话，查询也是会明显变慢的。这是因为索引一般是B+树结构，数据千万级别的话，B+树的高度会增高，查询就变慢啦。
小伙伴们是否还记得，MySQL的B+树的高度怎么计算的呢？ 顺便复习一下吧
InnoDB存储引擎最小储存单元是页，一页大小就是16k。B+树叶子存的是数据，内部节点存的是键值+指针。索引组织表通过非叶子节点的二分查找法以及指针确定数据在哪个页中，进而再去数据页中找到需要的数据，B+树结构图如下：
假设B+树的高度为2的话，即有一个根结点和若干个叶子结点。这棵B+树的存放总记录数为=根结点指针数*单个叶子节点记录行数。
- 如果一行记录的数据大小为1k，那么单个叶子节点可以存的记录数
=16k/1k =16. - 非叶子节点内存放多少指针呢？我们假设主键ID为bigint类型，长度为8字节(面试官问你int类型，一个int就是32位，4字节)，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，所以就是
8+6=14字节，16k/14B =16*1024B/14B = 1170
因此，一棵高度为2的B+树，能存放1170 * 16=18720条这样的数据记录。同理一棵高度为3的B+树，能存放1170 *1170 *16 =21902400，大概可以存放两千万左右的记录。B+树高度一般为1-3层，如果B+到了4层，查询的时候会多查磁盘的次数，SQL就会变慢。
因此单表数据量太大，SQL查询会变慢，所以就需要考虑分表啦。
3. 如何分库分表
3.1 垂直拆分
3.1.1 垂直分库
在业务发展初期，业务功能模块比较少，为了快速上线和迭代，往往采用单个数据库来保存数据。数据库架构如下：
但是随着业务蒸蒸日上，系统功能逐渐完善。这时候，可以按照系统中的不同业务进行拆分，比如拆分成用户库、订单库、积分库、商品库，把它们部署在不同的数据库服务器，这就是垂直分库。
垂直分库，将原来一个单数据库的压力分担到不同的数据库，可以很好应对高并发场景。数据库垂直拆分后的架构如下：
3.1.2 垂直分表
如果一个单表包含了几十列甚至上百列，管理起来很混乱，每次都select *的话，还占用IO资源。这时候，我们可以将一些不常用的、数据较大或者长度较长的列拆分到另外一张表。
比如一张用户表，它包含user_id、user_name、mobile_no、age、email、nickname、address、user_desc，如果
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