分库分表之策略

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分库分表	分库分表之数据库分片分类

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前情摘要：

1、数据库性能优化
2、分库分表之优缺点分析
3、分库分表之数据库分片分类

MySQL水平分库分表策略：RANGE范围拆分详解

一、RANGE范围拆分的核心逻辑

RANGE拆分是按数据主键的取值范围将数据划分到不同分表/分库中，本质是通过区间分段实现数据分片。其核心规则是定义连续的区间段，每个区间对应一个分片，典型应用场景包括：

• 日志类业务（如交易日志、操作日志）：数据按时间顺序产生，且历史数据查询频率低，新数据访问频繁。
• 时效性强的业务（如订单、活动记录）：需优先保证近期数据的查询性能，历史数据可归档。
• 数据增长可预测的场景：如按月/年生成的数据报表，可预先规划分库分表区间。
• 空间维度业务（如多地域数据、云服务器节点数据）：需按物理位置或服务节点划分数据，实现本地化访问与故障隔离。

二、RANGE拆分的具体实现方案

1. 自增ID范围分表案例

以订单表为例，基于自增IDorder_id进行RANGE拆分：

分片规则：
table_1: order_id ∈ [1, 1000000)
table_2: order_id ∈ [1000000, 2000000)
table_3: order_id ∈ [2000000, 3000000)
...
table_n: order_id ∈ [(n-1)*1000000, n*1000000)

建表示例：

CREATE TABLE `order_01` (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单ID（1-100万）',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  -- 其他字段
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `order_02` (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单ID（100万-200万）',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  -- 其他字段
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;

2. 时间范围分库方案

按时间粒度（年/月/日）拆分数据库，适用于日志、交易等有时间序列特征的数据：

分库规则：
log_2024: 存储2024年全年日志
log_2023: 存储2023年全年日志
log_2022: 存储2022年全年日志

核心SQL路由逻辑：

// 根据日志时间确定分库
String year = dateFormat.format(logTime);
String dbName = "log_" + year;

3. 空间范围分库分表方案

按物理位置、云服务器节点或地域属性拆分，实现数据本地化存储：

分库规则（按地域）：
db_beijing: 华北地区数据（order_id ∈ [1, 1000万)）
db_shanghai: 华东地区数据（order_id ∈ [1000万, 2000万)）
db_guangzhou: 华南地区数据（order_id ∈ [2000万, 3000万)）

分表规则（按服务器节点）：
table_node1: 服务器A数据（order_id % 3 = 0）
table_node2: 服务器B数据（order_id % 3 = 1）
table_node3: 服务器C数据（order_id % 3 = 2）

核心路由逻辑（地域+ID复合）：

// 1. 按地域划分大区间
String region = getRegionByUserIp(userIp);
int regionBaseId = regionMap.get(region); // 华北=0，华东=1000万，华南=2000万

// 2. 按ID范围分库
long orderId = ...;
int dbIndex = (int)((orderId - regionBaseId) / 10000000);
String dbName = "db_" + region + "_" + dbIndex;

三、RANGE拆分的三大核心优势

1. 扩容无数据迁移成本

   • 新增分片只需定义新区间（如table_n+1对应[n*100万, (n+1)*100万)），无需移动历史数据。
   • 案例：当table_10写满后，直接创建table_11并配置区间，新数据自动写入新表。

2. 规则简单易维护

   • 无需复杂算法，仅需维护区间映射关系，开发与运维成本低。
   • 适用场景：中小团队或初期项目，快速落地分库分表。

3. 历史数据归档便捷

   • 可按时间范围将冷数据（如3年前日志）迁移至低成本存储，热数据（近1年）保留在高性能集群。
   • 空间场景延伸：按地域归档数据，如将海外用户数据迁移至本地合规存储节点。

四、不可忽视的四大应用痛点

问题类型	具体表现	影响程度
数据热点集中	最新区间（如table_n）或热点地域（如北上广分库）承担90%以上读写请求，导致单表/单库IO瓶颈	★★★★★
资源利用率低	历史区间（如table_1）或非热点地域分库数据极少被访问，硬件资源浪费	★★★☆☆
跨分片查询复杂	范围查询（如order_id > 500万）或跨地域统计需扫描多个分片，性能随分片数增加而下降	★★★☆☆
区间边界设计困难	区间大小难以预估：过小导致分片数激增，过大导致单表数据量再次超限；空间维度中地域流量不均衡可能导致分库负载失衡	★★★★☆

Hash取模分库分表策略：均匀分布与扩容挑战详解

一、Hash取模的核心原理与实现逻辑

Hash取模是通过对分片字段（如用户ID、订单ID）进行哈希计算后取模，将数据均匀分配到不同库表中。其核心逻辑是利用哈希函数的离散性，确保数据在分片节点上的均衡分布，典型应用场景包括：

• 用户维度强相关业务（如用户中心、订单系统）：需保证同一用户数据集中在同一库表；
• 高并发且数据访问均匀的场景（如社交平台消息表）：避免单节点热点集中。

二、Hash取模的具体实现方案

1. 整数型字段直接取模案例

以用户ID分库分表为例，目标是拆分为2个库，每个库包含4张表（共8张表）：

分片规则：
库路由：db_idx = userId % 2  
表路由：table_idx = (userId / 2) % 4  
注：为什么table_idx不直接(userId ) % 4 呢？
这种方式会导致每个数据库会存储所有表的一部分数据，并且不同数据库里相同表索引的表所存数据是不一样的。这将可能导致数据不均匀的情况。
示例验证
假设用户 ID 为偶数（如 2、4、6）：
策略table_idx =(userId ) % 4：这些 ID 会被分到不同的表中，例如 2 → 表 2，4 → 表 0，6 → 表 2。
策略table_idx = (userId / 2) % 4：这些 ID 会被分到同一张表，例如 2 → 表 1，4 → 表 2，6 → 表 3。
可以看到，我们提出的策略将会使得数据更加均匀
直接取模的缺陷
userId % 4 的结果仅由 ID 末两位决定（二进制角度），当 ID 按奇偶分段（如分 2 库）时，偶数 ID 的末两位可能集中在 00、10 等模式，导致取模结果偏向特定值（如策略一中偶数 ID%4 结果多为 0 或 2）。
先除再取模的原理
将 ID 除以 2（userId / 2）相当于将 ID 范围「压缩」一半，例如：
原 ID 范围：2,4,6,8,10,12 → 压缩后：1,2,3,4,5,6
压缩后的数值对 4 取模，等价于将原 ID 范围按每 8 个 ID（2 库 ×4 表）为一组重新分段，每组内的 ID 会均匀分布到 4 张表：
组 1（ID=2-9）：压缩后 1-4 → %4 得 1,2,3,0
组 2（ID=10-17）：压缩后 5-8 → %4 得 1,2,3,0

数据路由示例：

userId	db_idx（库）	table_idx（表）	目标库表
1	1%2=1	(1/2)=0 → 0%4=0	db_1.table_0
2	2%2=0	(2/2)=1 → 1%4=1	db_0.table_1
8	8%2=0	(8/2)=4 → 4%4=0	db_0.table_0
9	9%2=1	(9/2)=4 → 4%4=0	db_1.table_0

建表示例：

-- 库1（db_1）中的表
CREATE TABLE `user_0` ( ... );  -- table_idx=0
CREATE TABLE `user_1` ( ... );  -- table_idx=1
CREATE TABLE `user_2` ( ... );  -- table_idx=2
CREATE TABLE `user_3` ( ... );  -- table_idx=3

-- 库2（db_2）中的表
CREATE TABLE `user_0` ( ... );  -- table_idx=0
CREATE TABLE `user_1` ( ... );  -- table_idx=1
CREATE TABLE `user_2` ( ... );  -- table_idx=2
CREATE TABLE `user_3` ( ... );  -- table_idx=3

2. 非整数型字段哈希取模方案

当分片字段为字符串（如手机号、邮箱）时，需先通过哈希函数转为整数再取模：

// 手机号分库分表示例
String phone = "13800138000";
int hashCode = phone.hashCode();  // 转为哈希值
int dbIdx = Math.abs(hashCode) % 2;  // 库路由
int tableIdx = Math.abs(hashCode) / 2 % 4;  // 表路由

哈希函数选择建议：

• 轻量级场景：使用Java原生hashCode()或Pythonhash()；
• 高并发场景：采用MurmurHash、FNVHash等高性能哈希算法，降低哈希冲突概率。

三、Hash取模的核心优势

1. 数据均匀分布，避免热点集中

   • 通过哈希取模，数据在各库表间的分布偏差可控制在5%以内。
   • 案例：1000万用户ID取模分8张表，每张表数据量在124万-126万之间，无明显倾斜。

2. 单用户数据聚合，查询效率高

   • 同一用户的所有数据（如订单、信息）集中在同一库表，避免跨库JOIN。
   • 场景：查询用户订单时，仅需访问单个库表，无需聚合多节点数据。

3. 规则简单，适合高并发场景

   • 路由逻辑可在应用层快速计算，无需查询配置表，响应时间稳定在1ms以内。

四、不可忽视的扩容痛点与解决方案

问题类型	具体表现	影响程度
扩容需全量数据迁移	从N库扩至2N库时，需重新计算所有数据的%2N，并迁移至新库	★★★★★
迁移期间服务波动	全量迁移需停机或读写分离，可能导致分钟级至小时级服务不可用	★★★★☆
哈希冲突风险	不同字段哈希后取模结果相同（如手机号13800138000与13900139000哈希值相同）	★★☆☆☆

Hash取模作为最常用的分库分表策略，通过简单规则实现数据均匀分布，尤其适合用户维度强相关的高并发场景。尽管存在扩容成本高的缺点，但通过复合拆分策略与中间件优化，可在数据均衡性与可扩展性之间找到平衡点，是互联网业务落地分库分表的首选方案之一。