这篇文章主要讲解了“数据库的分库分表需要注意什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“数据库的分库分表需要注意什么”吧！
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切入层次
以下，范围界定在JAVA和MySQL中。我们首先来看一下分库分表切入的层次。
① 编码层
在同一个项目中创建多个数据源，采用if else的方式，直接根据条件在代码中路由。Spring中有动态切换数据源的抽象类，具体参见
AbstractRoutingDataSource。
如果项目不是很庞大，使用这种方式能够快速的进行分库。但缺点也是显而易见的，需要编写大量的代码，照顾到每个分支。当涉及跨库查询、聚合，需要循环计算结果并合并的场景，工作量巨大。
如果项目裂变，此类代码大多不能共用，大多通过拷贝共享。长此以往，码将不码。
② 框架层
这种情况适合公司ORM框架统一的情况，但在很多情况下不太现实。主要是修改或增强现有ORM框架的功能，在SQL中增加一些自定义原语或者hint来实现。
通过实现一些拦截器(比如Mybatis的Interceptor接口)，增加一些自定义解析来控制数据的流向，效果虽然较好，但会改变一些现有的编程经验。
很多情况要修改框架源码，不推荐。
③ 驱动层
基于在编码层和框架层切入的各种缺点，真正的数据库中间件起码要从驱动层开始。什么意思呢?其实就是重新编写了一个JDBC的驱动，在内存中维护一个路由列表，然后将请求转发到真正的数据库连接中。
像TDDL、ShardingJDBC等，都是在此层切入。
包括Mysql Connector/J的Failover协议
(具体指“load balancing”、“replication”、“farbic”等)，
也是直接在驱动上进行修改。
请求流向一般是这样的：
④ 代理层
代理层的数据库中间件，将自己伪装成一个数据库，接受业务端的链接。然后负载业务端的请求，解析或者转发到真正的数据库中。
像MySQL Router、MyCat等，都是在此层切入。
请求流向一般是这样的：
⑤ 实现层
SQL特殊版本支持，如Mysql cluster本身就支持各种特性，mariadb galera cluster支持对等双主，Greenplum支持分片等。
需要换存储，一般是解决方案，就不在讨论之列了。
技术最终都会趋于一致，选择任何一种、都是可行的。但最终选型，受开发人员熟悉度、社区活跃度、公司切合度、官方维护度、扩展性，以及公司现有的数据库产品等多方位因素影响。选择或开发一款合适的，小伙伴们会幸福很多。
驱动层和代理层对比
通过以上层次描述，很明显，我们选择或开发中间件，就集中在驱动层和代理层。在这两层，能够对数据库连接和路由进行更强的控制和更细致的管理。但它们的区别也是明显的。
驱动层特点
仅支持JAVA，支持丰富的DB
驱动层中间件仅支持Java一种开发语言，但支持所有后端关系型数据库。如果你的开发语言固定，后端数据源类型丰富，推荐使用此方案。
占用较多的数据库连接
驱动层中间件要维护很多数据库连接。比如一个分了10个 库 的表，每个java中的Connection要维护10个数据库连接。如果项目过多，则会出现连接爆炸(我们算一下，如果每个项目6个实例，连接池中minIdle等于5，3个项目的连接总数是 10*6*5*3 = 900个)。像Postgres这种每个连接对应一个进程的数据库，压力会很大。
数据聚合在业务实例执行
数据聚合，比如count sum等，是通过多次查询，然后在业务实例的内存中进行聚合。
路由表存在于业务方实例内存中，通过轮询或者被动通知的途径更新路由表即可。
集中式管理
所有集群的配置管理都集中在一个地方，运维负担小，DBA即可完成相关操作。
典型实现
代理层特点
异构支持，DB支持有限
代理层中间件正好相反。仅支持一种后端关系型数据库，但支持多种开发语言。如果你的系统是异构的，并且都有同样的SLA要求，则推荐使用此方案。
运维负担大
代理层需要维护数据库连接数量有限(MySQL Router那种粘性连接除外)。但作为一个独立的服务，既要考虑单独部署，又要考虑高可用，会增加很多额外节点，更别提用了影子节点的公司了。
另外，代理层是请求唯一的入口，稳定性要求极高，一旦有高耗内存的聚合查询把节点搞崩溃了，都是灾难性的事故。
典型实现
共同点
篇幅有限，不做过多讨论。访问各中间件宣传页面，能够看到长长的Feature列表，也就是白名单;也能看到长长的限制列表，也就是黑名单。限定了你怎么玩，在增强了分布式能力后，分库分表本身就是一个阉割的数据库。
使用限制
确保数据均衡 拆分数据库的数据尽量均匀，比如按省份分user库不均匀，按userid取模会比较均匀
不用深分页 不带切分键的深分页，会取出所有库所取页数之前的所有数据在内存排序计算。容易造成内存溢出。
减少子查询 子查询会造成SQL解析紊乱，解析错误的情况，尽量减少SQL的子查询。
事务最小原则 尽量缩小单机事务涉及的库范围，即尽可能减少夸库操作，将同类操作的库/表分在一起
数据均衡原则 拆分数据库的数据尽量均匀，比如按省份分user库不均匀，按userid取模会比较均匀
特殊函数 distinct、having、union、in、or等，一般不被支持。或者被支持，使用之后会增加风险，需要改造。
产品
建议聚焦在MyCat和ShardingJDBC上。另外，还有大量其他的中间件，不熟悉建议不要妄动。
数据库中间件不好维护，你会发现大量半死不活的项目。
以下列表，排名不分先后，有几个是只有HA功能，没有拆分功能的：
Atlas、Kingshard、DBProxy、mysql router、MaxScale、58 Oceanus、ArkProxy、Ctrip DAL、Tsharding、Youtube vitess、网易DDB、Heisenberg、proxysql、Mango、DDAL、Datahekr、MTAtlas、MTDDL、Zebra、Cobar、Cobar
汗、几乎每个大厂都有自己的数据库中间件(还发现了几个喜欢拿开源组件加公司前缀作为产品的)，只不过不给咱用罢了。
流程解决方案
无论是采用哪个层面切入进行分库分表，都面临以下工作过程。
信息收集
统计影响的业务和项目
项目范围越大，分库难度越高。有时候，一句复杂的SQL能够涉及四五个业务方，这种SQL都是需要重点关注的。
确定分库分表的规模，是只分其中的几张表，还是全部涉及。分的越多，工作量越大，几乎是线性的。
还有一些项目是牵一发动全身的。举个例子，下面这个过程，影响的链路就不仅是分库这么简单了。
确定参与人员
除了分库分表组件的技术支持人员，最应该参与的是对系统、对现有代码最熟悉的几个人。只有他们能够确定哪些SQL该废弃掉、SQL的影响面等。
确定分库分表策略
确定分库分表的维度和切分键。切分键(就是路由数据的column)一旦确定，是不允许修改的，所以在前期架构设计上，应该首先将其确立下来，才能进行后续的工作;数据维度多意味着有不同的切分键，达到不同条件查询的效果。这涉及到数据的冗余(多写、数据同步)，会更加复杂。
前期准备
数据规整
库表结构不满足需求，需要提前规整。比如，切分键的字段名称不同或者类型各异。在实施分库分表策略时，这些个性会造成策略过大不好维护。
扫描所有SQL
将项目中所有的SQL扫描出来，逐个判断是否能够按照切分键正常运行。
在判断过程中肯定会有大量不合规的SQL，则都需要给出改造方案，这是主要的工作量之一。
验证工具支持
直接在原有项目上进行改动和验证是可行的，但会遇到诸多问题，主要是效率太低。我倾向于首先设计一些验证工具，输入要验证的SQL或者列表，然后打印路由信息和结果进行判断。
技术准备
建议以下提到的各个点，都找一个例子体验一下，然后根据自己的团队预估难度。
以下：
中间件所有不支持的SQL类型
整理容易造成崩溃的注意事项
不支持的SQL给出处理方式
考虑一个通用的主键生成器
考虑没有切分键的SQL如何处理
考虑定时任务等扫全库的如何进行遍历
考虑跨库跨表查询如何改造
准备一些工具集
实施阶段
数据迁移
分库分表会重新影响数据的分布，无论是全量还是增量，都会涉及到数据迁移，所以Databus是必要的。
一种理想的状态是所有的增删改都是消息，可以通过订阅MQ进行双写。
但一般情况下，仍然需要去模拟这个状态，比如使用Canal组件。
怎么保证数据安全的切换，我们分其他章节进行讨论。
充足的测试
分库分表必须经过充足的测试，每一句SQL都要经过严格的验证。如果有单元测试或者自动化测试工具，完全的覆盖是必要的。一旦有数据进行了错误的路由，尤其是增删改，将会创造大量的麻烦。
在测试阶段，将验证过程输出到单独的日志文件，充足测试后review日志文件是否有错误的数据流向。
SQL复验
强烈建议统一进行一次SQL复验。主要是根据功能描述，确定SQL的正确性，也就是通常说的review。
演练
在非线上环境多次对方案进行演练，确保万无一失。
制定新的SQL规范
分库分表以后，项目中的SQL就加了枷锁，不能够随意书写了。很多平常支持的操作，在拆分环境下就可能运行不了了。所以在上线前，涉及的SQL都应该有一个确认过程，即使已经经过了充足的测试。
感谢各位的阅读，以上就是“数据库的分库分表需要注意什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对数据库的分库分表需要注意什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！