分片是解決數據庫存儲容量限制的直接途徑。分片包括垂直分片與水平分片兩種方式。

垂直分片

垂直分片又叫縱向分割，即以邏輯表為單位，把原有數據庫切分成多個數據庫。切分後不同的表存儲在不同的數據庫上。

垂直分片與業務架構設計有密切的聯系。比如從業務領域對系統進行架構優化，分成多個子業務系統，各個子業務系統耦合度較低。子業務系統間以接口方式進行數據通信和數據交換。

垂直拆分後業務清晰，拆分規則明確，系統之間容易整合與擴展。一般用於數據庫上層架構設計。

垂直分片示意圖

水平分片
水平分片又叫橫向分割，即以邏輯表中的數據行記錄為單位，把原有邏輯數據庫切分成多個物理數據庫分片，表數據記錄分布存儲在各個分片上。

水平分片主要用業務架構無法繼續細分，而數據庫中單張表數據量太大，查詢性能下降的場景。通過水平分片，即解決單庫容量問題，同時提高並發查詢性能。

水平分片示意圖

DDM實現了自動水平分片，應用無需關心某個數據該存儲在哪一塊分片上。對邏輯表水平分片需要依據一定的分片規則，例如一個訂單跟蹤系統，我們選取訂單號(OrderId)作為拆分鍵，分別對“訂單流水表”、“訂單詳情表”以及“物流跟蹤表”進行水平拆分，拆分規則為對鍵值Hash後求模，則分片計算規則如下：

H(Key(OrderId)) = Hash(Key(OrderId))%N

其中，N表示一共有N個數據分片，H(Key(OrderId))表示該訂單經過訂單號Hash並求模後存儲的分片編號。

分片後數據存儲示意圖


如何進行分片
在分布式數據庫中，可以通過分庫分表存儲方式，輕松解決大數據量單表容量達到單機數據庫存儲上線的瓶頸。但是分庫存儲後，需要盡量避免跨庫JOIN操作帶來的性能與資源消耗問題。

因此創建邏輯庫和邏輯表時，需要根據實際情況確定：

1、邏輯表分不分片？

DDM邏輯表支持全局表、分片表、單表三種類型。用戶可以按照數據表的實際使用需求，選擇最合適的邏輯表類型創建。

單表只在第一個分片創建表以及存儲數據，全局表在每一個分片創建表並且存儲全量數據。分片表在每一個分片創建表，數據按照拆分規則分散存儲在分片中。

2、按什麽規則分？

邏輯表的拆分鍵選擇非常重要。建議按實際業務場景選擇拆分鍵，不同邏輯表，如果具有E-R關系，建議選擇相同字段做拆分鍵，避免跨庫JOIN操作。

在實際使用中，有以下建議供參考：

數據量在1000萬以下的表，不建議分片。通過建立合適的索引，采取讀寫分離策略，單表也可以很好的解決性能問題。

數據量在1000萬以上的表，建議分片。將數據分片存儲後，既能解決單張表容量過大帶來的性能瓶頸，同時提高並發支持。註意要選擇合適的拆分鍵，提前做好規劃。

業務讀取盡量少用多表JOIN，同一個事務避免跨分片。查詢條件盡量帶上拆分鍵，避免全分片表掃描。


數據庫中間件DDM將底層數據庫存儲引擎以集群方式管理起來，用戶使用非常方便。應用程序不需要關心具體有多少分片。類似操作單機數據庫，用戶通過DDM管理控制臺進行數據庫運維，使用JDBC等驅動服務或SQL客戶端連接數據庫，進行數據讀寫。想要了解更多，歡迎點擊分布式數據庫中間件DDM查看。

【幹貨】淺談分布式數據庫中間件之分庫分表