一、mysql數據庫什么時候才需要分庫分表

如果系統處于高速發展階段，拿商城系統來說，一天下單量可能幾十萬，那數據庫中的訂單表增長就特別快，增長到一定階段數據庫查詢效率就會出現明顯下降。

因此，當單表數據增量過快，超過 500 萬的數據量就要考慮分表了。

那如何分表呢？

分表有幾個維度，一是水平拆分和垂直拆分，二是單庫內分表和多庫內分表。

水平拆分和垂直拆分

就拿用戶表（user）來說，表中有 7 個字段：id,name,age,sex,nickname,description，如果 nickname 和 description 不常用，我們可以將其拆分為另外一張表：用戶詳細信息表，這樣就由一張用戶表拆分為了用戶基本信息表+用戶詳細信息表，兩張表結構不一樣相互獨立。但是從這個角度來看垂直拆分并沒有從根本上解決單表數據量過大的問題，因此我們還是需要做一次水平拆分。

拆分表

還有一種拆分方法，比如表中有一萬條數據，我們拆分為兩張表，id 為奇數的：1，3，5，7……放在 user1 中， id 為偶數的：2，4，6，8……放在 user2 中，這樣的拆分辦法就是水平拆分了。

水平拆分的方式有很多，除了上面說的按照 id 拆表，還可以按照時間維度去拆分，比如訂單表，可以按每日、每月等進行拆分。

總結一下水平拆分和垂直拆分的特點：

單庫內拆分和多庫拆分

拿水平拆分為例，每張表都拆分為了多個子表，多個子表存在于同一數據庫中。比如用戶表拆分為用戶 1 表、用戶 2 表。

單庫拆分

在一個數據庫中將一張表拆分為幾個子表在一定程度上可以解決單表查詢性能的問題，但是也會遇到一個問題：單數據庫存儲瓶頸。

所以在業界用的更多的還是將子表拆分到多個數據庫中。比如下圖中，用戶表拆分為兩個子表，兩個子表分別存在于不同的數據庫中。

多庫拆分

一句話總結：分表主要是為了減少單張表的大小，解決單表數據量帶來的性能問題。

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二、為什么要分庫分表

答案很簡單：數據庫出現性能瓶頸。用大白話來說就是數據庫快扛不住了。

數據庫出現性能瓶頸，對外表現有幾個方面：

在高并發場景下，大量請求都需要操作數據庫，導致連接數不夠了，請求處于阻塞狀態。

如果數據庫中存在一張上億數據量的表，一條 SQL 沒有命中索引會全表掃描，這個查詢耗時會非常久。

業務量劇增，單庫數據量越來越大，給存儲造成巨大壓力。

從機器的角度看，性能瓶頸無非就是 CPU、內存、磁盤、網絡這些，要解決性能瓶頸最簡單粗暴的辦法就是提升機器性能，但是通過這種方法成本和收益投入比往往又太高了，不劃算，所以重點還是要從軟件角度入手。