分库分表实战讲解——最后一课超级大汇总—

一、分库分表分区分别是什么？为什么这么做

了解分库分表的原因，如果不分表瓶颈会在哪里

分库分表的原因
- 数据库最容易产生性能瓶颈的服务组件。数据库连接数资源捉襟见肘和数据库因为表多、数据多造成的性能问题
- 单一服务中心的数据访问压力也必然会达到单机数据库的承载上限，所以在进行服务化改造的同一时间段内，需要对数据库能力做扩展的工作
- 单台数据库这里以mysql为例，mysql数据库，当访问连接数过多时，就会出现‘too many connections’的错误，一般来说是访问量太大或者数据库设置的最大连接数太小的原因。Mysql默认的最大连接数为100.这个连接连接数可以修改，而mysql服务允许的最大连接数为16384

什么是分区？
- 分表是将一张表分成N多个小表，分区是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上

物理上多表存储，但是逻辑上单表操作

二、分库分表常见手段分析

了解分库分表常见手段以及选择考虑方向

一般会有两种分库分表方向，分别是垂直方向和水平方向，第一种方案是直接对现有的数据库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有数据库大表进行分库分表

根据不同规模对垂直方向和水平方向的选择
- 单个库太大，这时我们要看是因为表多而导致数据多，还是因为单张表里面的数据多。如果是因为表多而数据多，使用垂直切分，根据业务切分成不同的库
- 单张表的数据量太大，这时要用水平切分，即把表的数据按某种规则切分成多张表，甚至多个库上的多张表。 分库分表的顺序应该是先垂直分，后水平分。 因为垂直分更简单，更符合我们处理现实世界问题的方式
垂直拆分
- 垂直分表：也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“
- 垂直分库：垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，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
水平拆分
- 水平分表：针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈
- 水平分库：将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈

三、分库分表实战环境准备

水平分库分表的模型设计

建表语句编写

太长了，收起来，避免篇幅太长

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CREATE TABLE if not exists product_61  ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',`sale_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '卖家ID', `store_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '店铺ID', `product_seq` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品标识', `sku_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品skuID', `spu_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品spuID',  `valid` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否有效，0无效，1有效', `create_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE if not exists product_62  ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',`sale_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '卖家ID', `store_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '店铺ID', `product_seq` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品标识', `sku_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品skuID', `spu_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品spuID',  `valid` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否有效，0无效，1有效', `create_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE if not exists product_63  ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',`sale_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '卖家ID', `store_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '店铺ID', `product_seq` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品标识', `sku_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品skuID', `spu_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品spuID',  `valid` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否有效，0无效，1有效', `create_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT '2020-01-01 00:00:00' COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

四、基于springboot实战分库分表搭建

分库分表实战
- 引入pom依赖
- 配置yml或者properties文件
- 配置datasource config
- 配置分库分表策略

实际操作

加入pom文件

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!-- sharding-jdbc -->
        <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
            <version>1.5.4</version>
        </dependency>

修改application.yml配置文件

product0:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    #基本属性
    url: jdbc:mysql://ip:3306/product0?charset=utf8mb4&useSSL=false
    username: root
    password: mima
    databaseName: product0
product1:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    #基本属性
    url: jdbc:mysql://ip:3306/product1?charset=utf8mb4&useSSL=false
    username: root
    password: mima
    databaseName: product1

这里我们看一下数据库结构图吧，避免有些模糊、抽象操作！

配置conf类

Product0Config

点击查看完整内容

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.sql.DataSource;


@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "product0")
@Component
public class Product0Config {
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClassName;
    private String databaseName;

    public DataSource createDataSource() {
        DruidDataSource result = new DruidDataSource();
        result.setDriverClassName(getDriverClassName());
        result.setUrl(getUrl());
        result.setUsername(getUsername());
        result.setPassword(getPassword());
        return result;
    }
}

Product1Config

点击查看完整内容

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.sql.DataSource;


@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "product1")
@Component
public class Product1Config {
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClassName;
    private String databaseName;

    public DataSource createDataSource() {
        DruidDataSource result = new DruidDataSource();
        result.setDriverClassName(getDriverClassName());
        result.setUrl(getUrl());
        result.setUsername(getUsername());
        result.setPassword(getPassword());
        return result;
    }
}

DataSourceConfig

点击查看完整内容

package com.xdclass.mysql.configdata;

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingDataSourceFactory;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.rule.DataSourceRule;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.rule.ShardingRule;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.rule.TableRule;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.DatabaseShardingStrategy;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.TableShardingStrategy;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.keygen.DefaultKeyGenerator;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.keygen.KeyGenerator;
import com.google.common.collect.Maps;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;


@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Autowired
    private Product0Config database0Config;

    @Autowired
    private Product1Config database1Config;

    @Autowired
    private DatabaseShardingAlgorithm databaseShardingAlgorithm;

    @Autowired
    private TableShardingAlgorithm tableShardingAlgorithm;

    @Bean
    public DataSource getDataSource() throws SQLException {
        return buildDataSource();
    }

    private DataSource buildDataSource() throws SQLException {
        //分库设置
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = Maps.newHashMapWithExpectedSize(2);
        //添加两个数据库database0和database1
        dataSourceMap.put(database0Config.getDatabaseName(), database0Config.createDataSource());
        dataSourceMap.put(database1Config.getDatabaseName(), database1Config.createDataSource());
        //设置默认数据库
        DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(dataSourceMap, database0Config.getDatabaseName());

        //分表设置，大致思想就是将查询虚拟表Goods根据一定规则映射到真实表中去
        TableRule orderTableRule = TableRule.builder("product")
                .actualTables(Arrays.asList("product_0", "product_1", "product_2", "product_3", "product_4", "product_5", "product_6",
                        "product_7", "product_8", "product_9", "product_10", "product_11", "product_12", "product_13", "product_14",
                        "product_15", "product_16", "product_17", "product_18", "product_19", "product_20", "product_21", "product_22",
                        "product_23", "product_24", "product_25", "product_26", "product_27", "product_28", "product_29", "product_30",
                        "product_31", "product_32", "product_33", "product_34", "product_35", "product_36", "product_37", "product_38",
                        "product_39", "product_40", "product_41", "product_42", "product_43", "product_44", "product_45", "product_46",
                        "product_47", "product_48", "product_49", "product_50", "product_51", "product_52", "product_53", "product_54",
                        "product_55", "product_56", "product_57", "product_58", "product_59", "product_60", "product_61", "product_62",
                        "product_63"))
                .dataSourceRule(dataSourceRule)
                .build();

        //分库分表策略
        ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
                .dataSourceRule(dataSourceRule)
                .tableRules(Collections.singletonList(orderTableRule))
                .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("store_id", databaseShardingAlgorithm))
                .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("store_id", tableShardingAlgorithm)).build();
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(shardingRule);
    }


    @Bean
    public KeyGenerator keyGenerator() {
        return new DefaultKeyGenerator();
    }

}

配置分库分表策略

TableShardingAlgorithm

点击查看完整内容

package com.xdclass.mysql.configdata;

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;


@Component
public class TableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public String doEqualSharding(final Collection<String> tableNames, final ShardingValue<Long> shardingValue) {
        for (String each : tableNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 64 + "")) {
                return each;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    @Override
    public Collection<String> doInSharding(final Collection<String> tableNames, final ShardingValue<Long> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
        for (Long value : shardingValue.getValues()) {
            for (String tableName : tableNames) {
                if (tableName.endsWith(value % 64 + "")) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    @Override
    public Collection<String> doBetweenSharding(final Collection<String> tableNames,
                                                final ShardingValue<Long> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
        Range<Long> range = shardingValue.getValueRange();
        for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
            for (String each : tableNames) {
                if (each.endsWith(i % 64 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

DatabaseShardingAlgorithm

点击查看完整内容

package com.xdclass.mysql.configdata;

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;


@Component
public class DatabaseShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm<Long> {

    @Autowired
    private Product0Config database0Config;

    @Autowired
    private Product1Config database1Config;

    @Override
    public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
        Long value = shardingValue.getValue();
        if (value%2==0) {
            return database0Config.getDatabaseName();
        } else {
            return database1Config.getDatabaseName();
        }
    }

    @Override
    public Collection<String> doInSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        for (Long value : shardingValue.getValues()) {
            if (value%2==0) {
                result.add(database0Config.getDatabaseName());
            } else {
                result.add(database1Config.getDatabaseName());
            }
        }
        return result;
    }

    @Override
    public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> availableTargetNames,
                                                ShardingValue<Long> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Range<Long> range = shardingValue.getValueRange();
        for (Long value = range.lowerEndpoint(); value <= range.upperEndpoint(); value++) {
            if (value%2==0) {
                result.add(database0Config.getDatabaseName());
            } else {
                result.add(database1Config.getDatabaseName());
            }
        }
        return result;
    }
}

利用generatorConfig-xdclass.xml生成我们需要的类

generatorConfig-xdclass.xml

点击查看完整内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE generatorConfiguration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd" >
<generatorConfiguration>

    <context id="xdclass" targetRuntime="MyBatis3">

        <!-- 用反引号`包裹,默认是双引号"-->
        <property name="autoDelimitKeywords" value="true"/>
        <property name="beginningDelimiter" value="`"/>
        <property name="endingDelimiter" value="`"/>
        <property name="javaFileEncoding" value="UTF-8"/>

        <plugin type="org.mybatis.generator.plugins.EqualsHashCodePlugin"/>
        <plugin type="org.mybatis.generator.plugins.ToStringPlugin"/>
        <plugin type="org.mybatis.generator.plugins.MapperAnnotationPlugin"/>
        <plugin type="org.mybatis.generator.plugins.UnmergeableXmlMappersPlugin"/>


        <jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver"
                        connectionURL="jdbc:mysql://ip:3306/product0?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8"
                        userId="root" password="mima">
        </jdbcConnection>

        <!-- java type resolver -->
        <javaTypeResolver>
            <property name="forceBigDecimals" value="false"/>
            <property name="useJSR310Types" value="true"/>
        </javaTypeResolver>


        <!-- gem entity -->
        <javaModelGenerator targetPackage="com.xdclass.mysql.model"
                            targetProject="./src/main/java">
            <property name="enableSubPackages" value="true"/>
            <property name="trimStrings" value="false"/>
        </javaModelGenerator>

        <!-- gem sql map -->
        <sqlMapGenerator targetPackage="mappers/xdclass/generated"
                         targetProject="./src/main/resources/">
            <property name="enableSubPackages" value="true"/>
        </sqlMapGenerator>

        <!-- gem mapper -->
        <javaClientGenerator type="XMLMAPPER"
                             targetPackage="com.xdclass.mysql.persist.mapper.generated"
                             targetProject="./src/main/java">
            <property name="enableSubPackages" value="true"/>
        </javaClientGenerator>

        <table tableName="user" domainObjectName="User" mapperName="UserMapper"
               enableCountByExample="false"
               enableUpdateByExample="false" enableDeleteByExample="false"
               enableSelectByExample="false" selectByExampleQueryId="false"
               enableDeleteByPrimaryKey="true" enableInsert="true"
               enableSelectByPrimaryKey="true" enableUpdateByPrimaryKey="true">
            <columnOverride column="is_default_type" property="defaultType" javaType="java.lang.Boolean"
                            jdbcType="TINYINT"/>
        </table>

        <table tableName="product" domainObjectName="Product" mapperName="ProductMapper"
               enableCountByExample="false"
               enableUpdateByExample="false" enableDeleteByExample="false"
               enableSelectByExample="false" selectByExampleQueryId="false"
               enableDeleteByPrimaryKey="true" enableInsert="true"
               enableSelectByPrimaryKey="true" enableUpdateByPrimaryKey="true">
            <columnOverride column="is_default_type" property="defaultType" javaType="java.lang.Boolean"
                            jdbcType="TINYINT"/>
        </table>
    </context>
</generatorConfiguration>

主要需要修改的地方如下图

我们需要的就是他

可以测试一下了

ProductController

点击查看完整内容

import com.xdclass.mysql.constant.RestItemResult;
import com.xdclass.mysql.domain.User;
import com.xdclass.mysql.model.Product;
import com.xdclass.mysql.persist.mapper.generated.ProductMapper;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;


@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {

    @Resource
    private ProductMapper productMapper;


    @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET)
    public String add() {
        for (int i=10000;i<11000;i++){
            Product product = new Product();
            product.setProductSeq("productSeq" + i);
            product.setCreateTime(LocalDateTime.now());
            product.setId((long) i);
            product.setSkuId("skuId" + i);
            product.setSpuId("spuId" + i);
            product.setSaleId("saleId" + i);
            product.setStoreId((long) i);
            product.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
            productMapper.insertSelective(product);
        }
        return "success";
    }


    @GetMapping("chaxun")
    public RestItemResult<Product> quene(Long id) {
        RestItemResult<Product> result = new RestItemResult<>();
        Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if (product != null) {
            result.setItem(product);
            result.setResult("success");
        } else {
            result.setMessage("查询用户失败");
            result.setResult("failure");
        }
        return result;
    }


}

测试结果如下图

温馨提示

单机下的水平分库、分表其实是更慢的。。。别一味的操作，哈哈哈 [aru_50] 之前可能0.01秒查到的数据，博主这里花了起码5秒。。。

五、分布式场景怎么保证ID唯一性？

讨论分布式场景ID怎么生成？

分布式场景ID生成分析
- 全局唯一：必须保证ID是全局性唯一的，基本要求
- 高性能：高可用低延时，ID生成响应要块，否则会成为业务瓶颈
- 高可用：100%的可用性是骗人的，但是也要无限接近于100%的可用性 99.9% 99.99%
- 好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单

Zookeeper 一致性

六、分库分表ID唯一性实现手段

讨论分布式场景ID怎么生成？

号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次自动生成一个号段，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存（分布式缓存）

雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器如：部署10台web服务，同一时间点，第一台机器生成uuid+00 第二台机器生成uuid+01 第三台机器生成uuid+02
雪花算法生成原则和原理
- 使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0

七、mysql分库分表非partition key检索

解析分库分表遇到的问题，非partition key如何发起检索

分库分表是根据partition key做数据表下标定位，但在某些场景需要用到非partition key检索数据，就会遇到问题
- 无法直接找到具体连到哪个库和哪个表
对于单个非partition key查询一般可以根据业务场景需要解决方案
- 映射法检索，通过非partition key找到对应的partition key，再根据partition key做hash找到对应库表
  - 优点：方案简单清晰
  - 缺点：需要检索两次数据库，消耗IO较大
- 基因法检索，在存储非partition key时冗余一个字段用于预埋能找到对应的partition key，再根据partition key做hash找到对应库表
  - 优点：建立冗余字段，只需要解析基因即可
  - 缺点：需要设置基因解析逻辑
- ES检索，根据非partition key作为条件建立起检索，后续查询直接走异构系统ES即可，性能和稳定性由ES保证
  - 优点：性能高，能支撑高并发访问和多条件检索
  - 缺点：开发成本增加，需要维护第三方组件

八、mysql分区是什么？

mysql表分区概念讲解，分区有哪些优势

分区表的概念
- 分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器
- 分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了，app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据
分区表有哪些类型
- range分区类型：range 根据属于指定范围的列值将行分配到分区（range就是区间，guave.range） a 判断==>[1,100]
- list分区类型：根据与离散值集之一匹配的列将行分配到分区
- hash 分区类型：基于由用户定义的表达式返回的值而选择的分区，对要插入表中的行的列值进行操作

九、mysql分区原理和优劣势分析

分区表实践

CREATE TABLE `product` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `sale_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '卖家ID',
  `store_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '店铺ID',
  `product_seq` varchar(64) NOT NULL COMMENT '商品标识',
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分区表原理
- 存储角度分析：分区表是由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样
- 查询角度分析：分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分
分区表使用场景
- 表非常大以至于无法全部都放在内存中，或者只在表的最后部分有热点数据，其他都是历史数据
- 区表的数据更容易维护，如：想批量删除大量数据可以使用清除整个分区的方式
- 分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备
- 优化查询，在where字句中包含分区列时，可以只使用必要的分区来提高查询效率，同时在涉及sum()和count()这类聚合函数的查询时，可以在每个分区上面并行处理，最终做汇总 10个分区分别分别count()
分区表的劣势
- 5.1一个表最多只能有1024个分区（mysql5.6之后支持8192个分区）。
- 如果分区字段中有主键或者唯一索引列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来，如果表中有主键或唯一索引，那么分区键必须是主键或唯一索引
- 如果SQL不走分区键，很容易出现全表锁
- 分库分表，自己掌控业务场景与访问模式，可控；分区表，工程师写了一个SQL，自己无法确定MySQL是怎么玩的，不可控
- 在分区表实施关联查询，就是一个灾难

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