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数据库优化一直以来都是软件运维管理项目中需要长期关注的一个问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据库分库分表应用方法分享。
有时候，接口性能受限的不是别的，而是数据库。
当系统发展到一定的阶段，用户并发量大，会有大量的数据库请求，需要占用大量的数据库连接，同时会带来磁盘IO的性能瓶颈问题。
此外，随着用户数量越来越多，产生的数据也越来越多，一张表有可能存不下。由于数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也会非常耗时。
这时该怎么办呢?
答：需要做分库分表。
路由的算法挺多的：
根据id取模，比如：id=7，有4张表，则7%4=3，模为3，路由到用户表3。
给id指定一个区间范围，比如：id的值是0-10万，则数据存在用户表0，id的值是10-20万，则数据存在用户表1。
一致性hash算法
分库分表主要有两个方向：垂直和水平。
说实话垂直方向(即业务方向)更简单。
在水平方向(即数据方向)上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。
分库：是为了解决数据库连接资源不足问题，和磁盘IO的性能瓶颈问题。
分表：是为了解决单表数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时问题。此外还可以解决消耗cpu资源问题。
分库分表：可以解决数据库连接资源不足、磁盘IO的性能瓶颈、检索数据耗时和消耗cpu资源等问题。
如果在有些业务场景中，用户并发量很大，但是需要保存的数据量很少，这时可以只分库，不分表。
如果在有些业务场景中，用户并发量不大，但是需要保存的数量很多，这时可以只分表，不分库。
如果在有些业务场景中，用户并发量大，并且需要保存的数量也很多时，可以分库分表。
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2024-01-12
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