MySQL 对于千万级的大表要怎么优化？( 二 ) _MySQL优化

分表我们前面有提到过对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大时，操作系统对大文件的操作就会比较麻烦耗时，且有的操作系统就不支持大文件，这个时候就必须分表了。另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，查询一个节点可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。
如何进行分库分表，目前互联网上有许多的版本，比较知名的一些方案：阿里的TDDL，DRDS和cobar，京东金融的sharding-jdbc；民间组织的MyCAT；360的Atlas；美团的zebra；其他比如网易，58，京东等公司都有自研的中间件。
这么多的分库分表中间件方案归总起来，就两类：client模式和proxy模式。

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client模式

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proxy模式无论是client模式，还是proxy模式。几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。个人比较倾向于采用client模式，它架构简单，性能损耗也比较小，运维成本低。
如何对业务类型进行分库分表。分库分表最重要的一步，即sharding column的选取，sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。而sharding column的选取跟业务强相关。在我们的项目场景中，sharding column无疑最好的选择是业务编号。通过业务编号，将客户不同的绑定签约业务保存到不同的表里面去，根据业务编号路由到相应的表中进行查询，达到进一步优化sql的目的。