每日 3000万订单，如何分库分表？( 二 ) _小知识

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随着公司业务的快速发展，公司员工快速增多，一个窗口难以应付员工的打饭需求，因此扩展成 2 个窗口，如下图：

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同理，对于数据库来说，存在下面 4 种情况就需要考虑分库分表：
3.1 单库出现性能瓶颈
单库出现性能瓶颈，通常有以下几种情况：

数据库服务器磁盘空间不足，但是无法扩容，导致写数据异常；数据库服务器 CPU 压力过大，无法升配，导致读写性能较慢；数据库服务器内存不足，无法扩容，导致读写性能瓶颈；数据库服务器网络带宽不足，无法升配，导致读写性能瓶颈；数据库服务器连接数过多，无法升配，导致客户端连接等待/超时；

如下图，单库已经达到了性能瓶颈，因此需要扩容成 2 个数据库：

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3.2 单表出现性能瓶颈
单表出现性能瓶颈，通常是因为单表数据量过大，导致读写性能较慢。
如下图，order 表已经达到了性能瓶颈，因此需要切分成 2 张表：

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3.3 微服务化
因公司架构发展，技术团队需要对服务器进行微服务化，从而分库分表。如下图展示：

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3.4 技术调研
技术部门内部作为一项技术调研，通常会选一些重要性相对较低的业务去摸索和实践，方便后期出现上面 3 种情况能够有技术积累去快速支撑。
四、切分策略
主流的切分策略有 3 种：Range 范围、hash 切分、映射表。
4.1 Range 范围
Range 范围是指按某个字段的数据区间来进行切分。
比如：user 表按照 user_id 的数据范围切分成多张表，每 1000 万条数据存放一张表，切分后的表可以放到同一个数据库，也可以放到不同的数据库，示例图如下：

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优点

方便扩容，每次数据量达到 range 值就新加一张表，可以通过代码实现自动化扩容；

缺点

存在写偏移，可能有热点问题；

举例
比如用户注册场景：user 表，因为新注册的用户数据都是写新表，通常来说新用户的活跃度高，所以读写流量全部集中在最新的 user 表，因此，新表可能存在热点问题。
4.2 hash 切分
通过对分表键 key 进行一定的运算（通常有取余、取模运算，比如：key % m，key / m，hash(key)/m 等等），通过运算结果来决定路由的库和表。目前大多数互联网公司主要采用该方法。
优点