1 分库

1.1 按照功能分库

    按照功能进行分库。常见的分成6大库：

    1 用户类库：用于保存了用户的相关信息。例如：db_user,db_system,db_company等。

    2 业务类库：用于保存主要业务的信息。比如主要业务是笑话，用这个库保存笑话业务。例如：db_joke,db_temp_joke等。

    3 内存类库：主要用Mysql的内存引擎。前台的数据从内存库中查找，速度快。例如：heap。

    4 图片类库：主要保存图片的索引以及关联。例如：db_img_index，db_img_res。

    5 日志类库：记录点击,刷新,登录等日志信息。例如：db_log_click,db_log_fresh,db_log_login。

    6 统计类库：对业务的统计，比如点击量,刷新量等等。例如db_stat。
    
1.2 安装城市站分库

    如果业务遍布全国，在按照功能分库库,每一个城市复制一份一模一样的库,只是库后缀都是城市名称。

比如db_log_click_bj,db_log_click_tj,db_log_click_sh；
    
2 分表

2.1 水平分割。解决表行数过大问题

2.1.1 按照用户或业务的编号分表

    对与用户或业务可以按照编号%n，进行分成n表。

    例如：笑话表。

   tb_joke_01,tb_joke_02,tb_joke_03,tb_joke_04........

 
2.1.2 按照日期分表

    对于日志或统计类等的表。可以按照年,月，日，周分表。
    
  例如 点击量统计。

  tb_click_stat_201601，tb_click_stat_201602，tb_click_stat_201603  

2.2 垂直分割。解决列过长问题。

1）经常组合查询的列放在一张表中。常用字段的表可以考虑用Memory引擎。
2）把不常用的字段单独放在一张表。
3）把text，blob等大字段拆分出来放在附表中。

3 Mysql数据库常用架构

核心：一主多从，读写分离。

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原文：https://blog.csdn.net/clevercode/article/details/50877580 

单库单表 

单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。 

单库多表 

随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。 

可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。 

多库多表 

随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。 

分库分表规则 

设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如，当有新用户时，程序得确定将此用户信息添加到哪个表中；同理，当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录，所有的这些都需要按照某一规则进行。 
路由 

         通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。如分库分表的规则是user_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过id mod 4的方式确定此账号应该保存到User_0003表中。当用户123登录的时候，我们通过123 mod 4后确定记录在User_0003中。 
分库分表产生的问题，及注意事项 

1.   分库分表维度的问题 

假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找到买人的交易记录比较麻烦。 

所以常见的解决方式有： 

     a.通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。 

     b.记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。 

     c.通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。 

2.   联合查询的问题 

联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。 

3.   避免跨库事务 

避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。 

4.   尽量把同一组数据放到同一DB服务器上 

例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。 

一主多备 

在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的QPS.                                                       

所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。 

此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。 

所以，

1. 当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。

2. 当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。 

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MySQL使用为什么要分库分表 

可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表. 
这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 
其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表 
属于一个非常核用的表:朋友关系表. 

但这种方式可以说不是一个最佳方式. 因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题.
这个层面可以用xfs文件系统进行替换.但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基 
本不在可能.所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用. 

从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加 
新叶时都会造成表里不能写入数据. 
所以分库分表还就是一个比较好的选择了. 

那么分库分表多少合适呢? 
经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在 
800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下. 

如果按 100库100表来规划,如用户业务: 
500万*100*100 = 50000000万 = 5000亿记录. 

心里有一个数了,按业务做规划还是比较容易的.