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MySQL分库分表实例分析

发表于：2026-10-31 作者：千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年10月31日，这篇"MySQL分库分表实例分析"文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇"MyS
千家信息网最后更新 2026年10月31日MySQL分库分表实例分析

这篇"MySQL分库分表实例分析"文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇"MySQL分库分表实例分析"文章吧。

    一、为什么要分库分表

    数据库架构演变

    刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题

    但是当用户量级上升，写请求越来越多，怎么保证数据库的负载足够？增加一个Master是不能解决问题的， 因为数据要保存一致性，写操作需要2个master之间同步，相当于是重复了，而且架构设计更加复杂

    这时需要用到分库分表（sharding），把库和表存放在不同的MySQL Server上，每台服务器可以均衡写请求的次数

    二、库表太大产生的问题

    • 单库太大：单库处理能力有限、所在服务器上的磁盘空间不足、遇到IO瓶颈，需要把单库切分成更多更小的库

    • 单表太大：CURD效率都很低、数据量太大导致索引文件过大，磁盘IO加载索引花费时间，导致查询超时。所以只用索引还是不行的，需要把单表切分成多个数据集更小的表。MyCat提供的分表算法都在rule.xml，可以根据不同的分表算法进行拆分，比如根据时间拆分、一致性哈希、直接用主键对分表的个数取模等

    拆分策略

    单个库太大，先考虑是表多还是数据多：

    • 如果因为表多而造成数据过多，则使用垂直拆分，即根据业务拆分成不同的库

    • 如果因为单张表的数据量太大，则使用水平拆分，即把表的数据按照某种规则（rule.xml定义的分表算法）拆分成多张表

    分库分表的原则应该是先考虑垂直拆分，再考虑水平拆分

    三、垂直拆分

    分库分表和读写分离可以共同进行

    1. 垂直分库

    server.xml

    123456USERDB1,USERDB2

    配置了USERDB1、USERDB2这两个逻辑库

    schema.xml

                                                                                         select user()                                                        select user()

    两个逻辑库对应两个不同的数据节点，两个数据节点对应两个不同的物理机器

    mytest1和mytest2分成了不同机器上的不同的库，各包含一部分表，它们原来是合在一块的，在一台机器上，现在做了垂直的拆分。
    客户端就需要去连接不同的逻辑库了，根据业务操作不同的逻辑库

    然后配置了两个写库，两台机器把库平分了，分担了原来单机的压力。分库伴随着分表，从业务上对表拆分

    2. 垂直分表

    垂直分表，基于列字段进行。一般是针对几百列的这种大表，也避免查询时，数据量太大造成的"跨页"问题。

    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。访问频率较高的字段单独放在一张表

    四、水平分库分表

    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，不建议采用

    将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有一部分库与表，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

    分库分表可以和主从复制同时进行，但不基于主从复制；读写分离才基于主从复制

    server.xml

            123456        USERDB

    schema.xml

                                    
                     
                                            select user()                                                select user()                        
    user表示一个普通的表，直接放在数据节点dn1上，放在一台机器上，这张表不用进行拆分
    student表的primaryKey是id，根据id拆分，放在dn1和dn2上，最终这个表要分在两台机器上，在物理上分开了，但是在逻辑上还是一个，往哪张表里增加，在2台机器上查询然后如何合并这些操作都是由mycat完成的
    拆分的规则是取模（mod - long)，每次插入用id模上存在的机器数（2）
    此外还需要在rule.xml中配置以下拆分算法
    找到算法mod-long，因为我们将逻辑表student分开映射到两台主机上，所以修改数据节点的数量为2
    2. 测试水平分表
    Linux主机
    Windows主机
    登录到mycat的8066端口
    使用MyCat给user表插入两条数据
    由于schema.xml配置文件中，逻辑表user只在Linux主机的mytest1库中存在，mycat操作的逻辑表user会影响Linux主机上的物理表，而不会影响Windows主机上的表。我们分别查看一下Linux和Windows主机的user表：
    我们再通过MyCat给student表插入两条数据
    我们知道schema.xml配置文件中，逻辑表student对应两台主机上的两个库mytest1、mytest2中的两张表，所以对逻辑表插入的两条数据，会实际影响到两张物理表（用id%机器数，决定插入到哪张物理表）。我们分别查看一下Linux和Windows主机的student表：
    再通过MyCat插入id=3和id=4的数据，应该插入不同主机上的不同物理表
    这就相当于把student表进行水平拆分了
    通过MyCat查询的时候只需要正常输入就行，我们配置的是表拆分后放在这2个数据节点上，MyCat会根据配置在两个库上查询并进行数据合并
    以上就是关于"MySQL分库分表实例分析"这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注行业资讯频道。
    

        


        
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        数据
            分表
            分库
            不同
            主机
            逻辑
            机器
            两个
            水平
            配置
            物理
            内容
            数据库
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