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分库分表分两个维度：垂直拆分按业务/字段拆（如把用户库拆成用户库、订单库；宽表把冷字段拆到扩展表）；水平拆分按数据行拆，常见路由策略有按分片键取模（hash）、按范围（range）、一致性哈希，以及按时间分表。落地上有客户端方案（如 Sharding-JDBC，在应用内路由）和代理层方案（如 MyCat、Sharding-Proxy，对应用透明）两类。

展开解析

关键决策点：

  • 分片键选择：决定数据分布和查询路由，通常选高频查询条件且分布均匀的字段（如 user_id），避免热点。
  • 取模 vs 范围：取模分布均匀但扩容要迁移大量数据；范围分片扩容友好但容易产生热点（最新数据集中在一个分片）。一致性哈希或预分片（如先分 1024 个逻辑槽）可缓解扩容迁移问题。
  • 全局主键：自增 ID 不再可用，常用雪花算法、号段模式或全局发号器。

分片后带来的代价是面试常考点：跨分片 join 需要在应用层聚合或冗余、分布式事务（可用最终一致性方案）、跨分片分页排序复杂、扩容迁移成本高。能用单库解决的不要轻易分片，先做读写分离、缓存、归档历史数据。