MySQL中怎么实现数据切分，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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什么是MySQL数据切分

"Shard"这个词英文的意思是"碎片"，而作为数据库相关的技术用语，似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏中。"Sharding"姑且称之为"分片"。Sharding不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念。众所周知，MySQL5之后才有了数据表分区功能，那么在此之前，很多MySQL的潜在用户都对MySQL的扩展性有所顾虑，而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标)。

数据库扩展性是一个永恒的话题，MySQL的推广者经常会被问到：如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理，是如何办到的呢答案是：Sharding。Sharding不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(ScaleOut，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的I/O能力限制，解决数据库扩展性问题。

通过一系列的切分规则将数据水平分布到不同的DB或table中，在通过相应的DB路由或者table路由规则找到需要查询的具体的DB或者table，以进行Query操作。这里所说的“sharding”通常是指“水平切分”，这也是该篇文章讨论的重点。具体将有什么样的切分方式呢和路由方式呢?行文至此，读者难免有所疑问，接下来举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志文章(article)表有如下字段：article_id(int),title(varchar(128)),content(varchar(1024)),user_id(int).

面对这样的一个表，我们怎样切分呢?怎样将这样的数据分布到不同的数据库中的表中去呢?其实分析blog的应用，我们不难得出这样的结论：blog的应用中，用户分为两种：浏览者和blog的主人。浏览者浏览某个blog，实际上是在一个特定的用户的blog下进行浏览的，而blog的主人管理自己的blog，也同样是在特定的用户blog下进行操作的(在自己的空间下)。所谓的特定的用户，用数据库的字段表示就是“user_id”。就是这个“user_id”，它就是我们需要的分库的依据和规则的基础。我们可以这样做，将user_id为1～10000的所有的文章信息放入DB1中的article表中，将user_id为10001～20000的所有文章信息放入DB2中的article表中，以此类推，一直到DBn。

这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢?其实问题也是简单明显的，既然分库的时候我们用到了区分字段user_id，那么很自然，数据库路由的过程当然还是少不了user_id的。考虑一下我们刚才呈现的blog应用，不管是访问别人的blog还是管理自己的blog，总之我都要知道这个blog的用户是谁吧，也就是大家都明白了这个blog的user_id，就利用这个user_id，利用分库时候的规则，反过来定位具体的数据库，比如user_id是234，利用该才的规则，就应该定位到DB1，如果user_id是12343，利用该才的规则，就应该定位到DB2。以此类推，利用分库的规则，反向的路由到具体的DB，这个过程我们称之为“DB路由”。

当然考虑到数据切分的DB设计必然是非常规，不正统的DB设计。那么什么样的DB设计是正统的DB设计呢?

我们平常规规矩矩用的基本都是。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的(下文会提及)。上面提到的“自觉的按照范式设计”。考虑到数据切分的DB设计，将违背这个通常的规矩和约束，为了切分，我们不得不在数据库的表中出现冗余字段，用作区分字段或者叫做分库的标记字段，比如上面的article的例子中的user_id这样的字段(当然，刚才的例子并没有很好的体现出user_id的冗余性，因为user_id这个字段即使就是不分库，也是要出现的，算是我们捡了便宜吧)。当然冗余字段的出现并不只是在分库的场景下才出现的，在很多大型应用中，冗余也是必须的，这个涉及到高效DB的设计，该篇文章不再赘述。

为什么要MySQL数据切分

上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢?像Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了?为什么还需要数据切片呢?的确，Oracle的DB确实很成熟很稳定，但是高昂的使用费用和高端的硬件支撑不是每一个公司能支付的起的。试想一下一年几千万的使用费用和动辄上千万元的小型机作为硬件支撑，这是一般公司能支付的起的吗?即使就是能支付的起，如果有更好的方案，有更廉价且水平扩展性能更好的方案，我们为什么不选择呢?

但是，事情总是不尽人意。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的。首先它的有效很依赖于读操作的比例，Master往往会成为瓶颈所在，写操作需要顺序排队来执行，过载的话Master首先扛不住，Slaves的数据同步的延迟也可能比较大，而且会大大耗费CPU的计算能力，因为write操作在Master上执行以后还是需要在每台slave机器上都跑一次。这时候Sharding可能会成为鸡肋了。

Replication搞不定，那么为什么Sharding可以工作呢?道理很简单，因为它可以很好的扩展。大家都明白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，我们惟有寻找别的机器的帮助或者继续升级的我们的硬件，但常见的方案还是横向扩展,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?Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。

综合以上因素，数据切分是很有必要的，且我们在此讨论的数据切分也是将MySql作为背景的。基于成本的考虑，很多公司也选择了Free且Open的MySql。对MySql有所了解的开发人员可能会知道，MySQL5之后才有了数据表分区功能，那么在此之前，很多MySQL的潜在用户都对MySQL的扩展性有所顾虑，而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标)。数据库扩展性是一个永恒的话题，MySQL的推广者经常会被问到：如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理，是如何办到的呢答案也是Sharding，也就是我们所说的数据切分方案。

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