Python分库分表的几种常见形式

“分库分表”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司，它有那么容易实践吗?

垂直分表

垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中，如下图所示：

在字段很多的情况下，拆分开确实更便于开发和维护。

拆分字段的操作建议在数据库设计阶段就做好。如果是在发展过程中拆分，则需要改写以前的查询语句，会额外带来一定的成本和风险，建议谨慎。

垂直分库

垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。如下图：

系统层面的“服务化”拆分操作，能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈，有利于系统的扩展维护。也能对不同业务类型的数据进行“分级”管理、维护、监控、扩展等。

在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈，是大型分布式系统中优化数据库架构的重要手段。

水平分表

水平分表也称为横向分表，比较容易理解，就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中(这些表保存在同一个数据库中)，这样来降低单表数据量，优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。如下图所示：

水平分表，能够降低单表的数据量，一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。

水平分库分表

水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图：

某种意义上来讲，有些系统中使用的“冷热数据分离”(将一些使用较少的历史数据迁移到其他的数据库中。而在业务功能上，通常默认只提供热点数据的查询)，也是类似的实践。

在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。当然，投入的硬件成本也会更高。同时，这也会带来一些复杂的技术问题和挑战(例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等)

总结和实践建议

1. 我们目前的数据库是否需要进行分库分表?

根据系统架构和公司实际情况来，如果你们的系统还是个简单的单体应用，并且没有什么访问量和数据量，那就别着急折腾“垂直分库”了，否则没有任何收益，也很难有好结果。

切记，“过度设计”和“过早优化”是很多架构师和技术人员常犯的毛病。

2. 有没有原则或者技巧?

没有什么黄金法则和标准答案。一般是参考系统的业务模块拆分来进行数据库的拆分。比如“用户服务”，对应的可能就是“用户数据库”。但是也不一定严格一一对应。

3. 后台系统中join的表都有n个了，其实互联网的业务系统中，本来就应该尽量避免join的，如果有多个join的，要么是设计不合理，要么是技术选型有误。

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