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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了程序员在学习MySQL数据库的时候需要掌握的一些基础知识等内容，而本文我们就再来了解一下，数据库架构与分库方法分享。

MySQL架构?

MySQL主要分为Server层和存储引擎层：

Server层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图，函数等，还有一个通用的日志模块binglog日志模块。

存储引擎：主要负责数据的存储和读取。server层通过api与存储引擎进行通信。

Server层基本组件

连接器：当客户端连接MySQL时，server层会对其进行身份认证和权限校验。

查询缓存:执行查询语句的时候，会先查询缓存，先校验这个sql是否执行过，如果有缓存这个sql，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作。

分析器:没有命中缓存的话，SQL语句就会经过分析器，主要分为两步，词法分析和语法分析，先看SQL语句要做什么，再检查SQL语句语法是否正确。

优化器：优化器对查询进行优化，包括重写查询、决定表的读写顺序以及选择合适的索引等，生成执行计划。

执行器：先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会根据执行计划去调用引擎的接口，返回结果。

分库分表

当单表的数据量达到1000W或100G以后，优化索引、添加从库等可能对数据库性能提升效果不明显，此时就要考虑对其进行切分了。切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询的时间。

数据切分可以分为两种方式：垂直划分和水平划分。

垂直划分

垂直划分数据库是根据业务进行划分，例如购物场景，可以将库中涉及商品、订单、用户的表分别划分出成一个库，通过降低单库的大小来提高性能。同样的，分表的情况就是将一个大表根据业务功能拆分成一个个子表，例如商品基本信息和商品描述，商品基本信息一般会展示在商品列表，商品描述在商品详情页，可以将商品基本信息和商品描述拆分成两张表。

优点：行记录变小，数据页可以存放更多记录，在查询时减少I/O次数。

缺点：

主键出现冗余，需要管理冗余列;

会引起表连接JOIN操作，可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力;

依然存在单表数据量过大的问题。

水平划分

水平划分是根据一定规则，例如时间或id序列值等进行数据的拆分。比如根据年份来拆分不同的数据库。每个数据库结构一致，但是数据得以拆分，从而提升性能。

优点：单库(表)的数据量得以减少，提高性能;切分出的表结构相同，程序改动较少。

缺点：

分片事务一致性难以解决

跨节点join性能差，逻辑复杂

数据分片在扩容时需要迁移

什么是分区表?

分区是把一张表的数据分成N多个区块。分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。

当查询条件的数据分布在某一个分区的时候，查询引擎只会去某一个分区查询，而不是遍历整个表。在管理层面，如果需要删除某一个分区的数据，只需要删除对应的分区即可。

分区一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档。只不过分库分表需要代码实现，分区则是mysql内部实现。分库分表和分区并不冲突，可以结合使用。

分区的问题?

打开和锁住所有底层表的成本可能很高。当查询访问分区表时，MySQL需要打开并锁住所有的底层表，这个操作在分区过滤之前发生，所以无法通过分区过滤来降低此开销，会影响到查询速度。可以通过批量操作来降低此类开销，比如批量插入、LOADDATAINFILE和一次删除多行数据。

维护分区的成本可能很高。例如重组分区，会先创建一个临时分区，然后将数据复制到其中，后再删除原分区。

所有分区必须使用相同的存储引擎。

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