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引言

微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成

了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用，但你不能不知道，就是这么

一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就

那么回事。

一、为什么要分库分表

关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶

颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。一旦数据量朝着千万

以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响

应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。

二、如何分库分表

分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据库中数据量小响应速度快，以此来提升数

据库整体性能。核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与整合。

针对数据切分类型，大致可以分为：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分两种。

1、垂直切分

垂直切分又细分为垂直分库和垂直分表

垂直分库

垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的

数据库，需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数

据库，这个比较好理解。

垂直分表

垂直分表是基于数据表的列为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。

例如：一个order表有很多字段，把长度较大且访问不频繁的字段，拆分出来创建一个单独的扩展表work_extend进行存储。

order表：

拆分后

order核心表：

work_extend表：

数据库是以行为单位将数据加载到内存中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段

长度也都较短，可以加载更多数据到内存中，增加查询的命中率，减少磁盘IO，以此来提升数据库性能。

优点：

• 业务间解耦，不同业务的数据进行独立的维护、监控、扩展
• 在高并发场景下，一定程度上缓解了数据库的压力

缺点：

• 提升了开发的复杂度，由于业务的隔离性，很多表无法直接访问，必须通过接口方式聚合数据，
• 分布式事务管理难度增加
• 数据库还是存在单表数据量过大的问题，并未根本上解决，需要配合水平切分

2、水平切分

前边说了垂直切分还是会存在单表数据量过大的问题，当我们的应用已经无法在细粒度的垂直切分时，依旧存在单库读写、存储性能瓶颈，这时就要配合水平切分一起了。

水平切分将一