一文讲清数据库的分库分表

想必大家在面试的时间都被问到过数据库的分库分表应该怎么做。
分库分表指的是是将大型数据库分割成多个小型数据库或表格的技术，旨在通太过散数据来提升性能、增加可扩展性和简化管理。随着数据量的增长，传统的单体数据库可能会遭遇性能瓶颈，而分库分表能有效办理这些问题，支持系统线性扩展，确保高效的数据处理惩罚和响应速率，同时低落运维复杂度和本钱。
本日我就分享一下我对此的一些见解。（如有错误，接待指正）
一、选择符合的数据库驱动和ORM框架（如果使用）

• 数据库驱动
  
  
  
  • Golang支持多种数据库驱动，如database/sql包提供了与数据库交互的尺度接口。对于MySQL，常用的驱动是github.com/go - sql - driver/mysql。确保在项目中正确导入和初始化驱动，比方：
    
  
  

1.       import (
2.           "database/sql"
3.           _ "github.com/go - sql - driver/mysql"
4.       )
5.       
6.       func main() {
7.           db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
8.           if err!= nil {
9.               // 处理错误
10.           }
11.           defer db.Close()
12.       }

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• ORM框架（可选）
  
  
  
  • 如果项目使用ORM框架，如GORM，它可以简化数据库操作，包括分库分表的实现。GORM提供了方便的API来界说模型和执行数据库操作。导入GORM和相关的数据库驱动（以MySQL为例）：
    
  
  

1.       import (
2.           "gorm.io/driver/mysql"
3.           "gorm.io/gorm"
4.       )
5.       
6.       func main() {
7.           dsn := "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
8.           db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{})
9.           if err!= nil {
10.               // 处理错误
11.           }
12.       }

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二、确定分库分表策略

• 水平分表策略
  
  
  • 按范围划分
    
    
    
    • 比方，对于抽奖记录，按照时间范围进行分表。可以每月创建一张新表，表名可以采取lottery_records_202401（表示2024年1月的抽奖记录）如许的格式。在代码中，必要根据抽奖时间来确定操作哪一张表。
      
    
    
  • 按哈希划分
    
    
    
    • 对于用户表，按照用户ID进行哈希取模分表。假设要将用户数据分散到10张表中，可以盘算user_id % 10，根据结果将用户数据存储到user_0、user_1等对应的表中。在查询用户数据时，同样先盘算哈希值，然后确定要查询的表。
      
    
    
  
  
• 垂直分库策略
  
  
  • 按照业务模块划分数据库。比方，将用户信息存储在一个数据库（user_db）中，抽奖规则存储在另一个数据库（lottery_rule_db）中，抽奖结果存储在第三个数据库（lottery_result_db）等。在代码中，必要根据操作的业务模块来选择不同的数据库毗连。
    
  
  

三、实现分库分表逻辑

• 基于SQL操作实现（不使用ORM）
  
  
  • 水平分表操作示例（按哈希划分用户表）
    
    
    
    • 在查询用户数据时：
      
    
    
  
  

1.         func QueryUser(db *sql.DB, userID int) (*User, error) {
2.             tableName := fmt.Sprintf("user_%d", userID%10)
3.             querySQL := fmt.Sprintf("SELECT * FROM %s WHERE user_id =? ", tableName)
4.             row := db.QueryRow(querySQL, userID)
5.             user := &User{}
6.             err := row.Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Age)
7.             if err!= nil {
8.                 return nil, err
9.             }
10.             return user, nil
11.         }

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1.   - 在插入用户数据时：

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1.         func InsertUser(db *sql.DB, user *User) error {
2.             tableName := fmt.Sprintf("user_%d", user.ID%10)
3.             insertSQL := fmt.Sprintf("INSERT INTO %s (user_id, name, age) VALUES (?,?,?)", tableName)
4.             stmt, err := db.Prepare(insertSQL)
5.             if err!= nil {
6.                 return err
7.             }
8.             defer stmt.Close()
9.             _, err = stmt.Exec(user.ID, user.Name, user.Age)
10.             return err
11.         }

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• 垂直分库操作示例（选择不同数据库毗连）
  
  
  
  • 假设已经有两个数据库毗连userDB和lotteryRuleDB：
    
  
  

1.         func QueryUserInfo(userDB *sql.DB, userID int) (*UserInfo, error) {
2.             querySQL := "SELECT * FROM user_info WHERE user_id =?"
3.             row := userDB.QueryRow(querySQL, userID)
4.             userInfo := &UserInfo{}
5.             err := row.Scan(&userInfo.ID, &userInfo.Email, &userInfo.Address)
6.             if err!= nil {
7.                 return nil, err
8.             }
9.             return userInfo, nil
10.         }
11.         
12.         func QueryLotteryRule(lotteryRuleDB *sql.DB, ruleID int) (*LotteryRule, error) {
13.             querySQL := "SELECT * FROM lottery_rule WHERE rule_id =?"
14.             row := lotteryRuleDB.QueryRow(querySQL, ruleID)
15.             lotteryRule := &LotteryRule{}
16.             err := row.Scan(&lotteryRule.ID, &lotteryRule.Probability, &lotteryRule.PrizeType)
17.             if err!= nil {
18.                 return nil, err
19.             }
20.             return lotteryRule, nil
21.         }

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• 基于ORM框架（如GORM）实现
  
  
  • 水平分表操作示例（按哈希划分用户表）
    
    
    
    • 可以通过自界说GORM插件来实现分表逻辑。首先界说插件结构体：
      
    
    
  
  

1.         type ShardingPlugin struct{}
2.         ```
4.       - 实现GORM的Plugin接口方法，在`Name`方法中返回插件名称，在`Initialize`方法中实现分表逻辑：
5.       - ```Go
6.         func (p ShardingPlugin) Name() string {
7.             return "ShardingPlugin"
8.         }
9.         func (p ShardingPlugin) Initialize(db *gorm.DB) error {
10.             // 根据用户ID计算表名
11.             db.Callback().Query().Before("gorm:query").Register("sharding:query", func(db *gorm.DB) {
12.                 userID, ok := db.Statement.Vars["user_id"].(int)
13.                 if ok {
14.                     tableName := fmt.Sprintf("user_%d", userID%10)
15.                     db.Statement.Table(tableName)
16.                 }
17.             })
18.             db.Callback().Create().Before("gorm:create").Register("sharding:create", func(db *gorm.DB) {
19.                 userID, ok := db.Statement.Vars["user_id"].(int)
20.                 if ok {
21.                     tableName := fmt.Sprintf("user_%d", userID%10)
22.                     db.Statement.Table(tableName)
23.                 }
24.             })
25.             return nil
26.         }

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• 在初始化GORM时注册这个插件：
  

1.         func main() {
2.             dsn := "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
3.             db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{
4.                 Plugins: []gorm.Plugin{ShardingPlugin{}},
5.             })
6.             if err!= nil {
7.                 // 处理错误
8.             }
9.         }

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• 垂直分库操作示例（选择不同数据库毗连）
  
  
  
  • 在GORM中，可以通过界说不同的数据库毗连实例来操作不同的数据库。假设已经界说了userDB和lotteryRuleDB两个GORM数据库实例：
    
  
  

1.         func QueryUserInfo(userDB *gorm.DB, userID int) (*UserInfo, error) {
2.             userInfo := &UserInfo{}
3.             err := userDB.Where("user_id =?", userID).First(userInfo).Error
4.             if err!= nil {
5.                 return nil, err
6.             }
7.             return userInfo, nil
8.         }
9.         
10.         func QueryLotteryRule(lotteryRuleDB *gorm.DB, ruleID int) (*LotteryRule, error) {
11.             lotteryRule := &LotteryRule{}
12.             err := lotteryRuleDB.Where("rule_id =?", ruleID).First(lotteryRule).Error
13.             if err!= nil {
14.                 return nil, err
15.             }
16.             return lotteryRule, nil
17.         }

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四、数据迁移和同步

• 初始数据迁移
  

• 当实行分库分表策略时，必要将原有数据迁移到新的数据库结构中。如果是水平分表，可以编写数据迁移脚本，按照分表策略将数据从旧表复制到新表。比方，对于按时间范围分表的抽奖记录：
  

1.       func MigrateLotteryRecords() error {
2.           oldDB, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/old_database_name")
3.           if err!= nil {
4.               return err
5.           }
6.           defer oldDB.Close()
7.       
8.           newDB, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/new_database_name")
9.           if err!= nil {
10.               return err
11.           }
12.           defer newDB.Close()
13.       
14.           rows, err := oldDB.Query("SELECT * FROM old_lottery_records")
15.           if err!= nil {
16.               return err
17.           }
18.           defer rows.Close()
19.       
20.           for rows.Next() {
21.               record := &LotteryRecord{}
22.               err := rows.Scan(&record.ID, &record.UserID, &record.LotteryDate)
23.               if err!= nil {
24.                   return err
25.               }
26.               // 根据抽奖日期确定新表名
27.               newTableName := fmt.Sprintf("lottery_records_%d", record.LotteryDate.Year()*100 + int(record.LotteryDate.Month()))
28.               insertSQL := fmt.Sprintf("INSERT INTO %s (id, user_id, lottery_date) VALUES (?,?,?)", newTableName)
29.               stmt, err := newDB.Prepare(insertSQL)
30.               if err!= nil {
31.                   return err
32.               }
33.               defer stmt.Close()
34.               _, err = stmt.Exec(record.ID, record.UserID, record.LotteryDate)
35.               if err!= nil {
36.                   return err
37.               }
38.           }
39.           return nil
40.       }

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• 数据同步机制
  

• 在分库分表后，可能必要建立数据同步机制，以确保数据的同等性。比方，在分布式系统中，当一个服务更新了用户表的数据，可能必要通过消息队列（如Kafka）将更新变乱发送到其他相关服务，其他服务收到消息后对相应的分表进行更新操作。以下是一个简朴的示例，使用Kafka进行数据同步：
  

1.       import (
2.           "github.com/Shopify/sarama"
3.       )
4.       
5.       func UpdateUserAndSync(userDB *sql.DB, kafkaProducer sarama.SyncProducer, user *User) error {
6.           // 更新用户数据
7.           err := UpdateUser(userDB, user)
8.           if err!= nil {
9.               return err
10.           }
11.           // 发送数据更新消息到Kafka
12.           message := &sarama.ProducerMessage{
13.               Topic: "user_update_topic",
14.               Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("user_id:%d", user.ID)),
15.           }
16.           _, _, err = kafkaProducer.SendMessage(message)
17.           return err
18.       }
19.       
20.       func KafkaConsumerLoop(kafkaConsumer sarama.Consumer, userDB *sql.DB) {
21.           consumer, err := kafkaConsumer.ConsumePartition("user_update_topic", 0, sarama.OffsetNewest)
22.           if err!= nil {
23.               // 处理错误
24.           }
25.           defer consumer.Close()
26.           for message := range consumer.Messages() {
27.               // 解析消息，获取用户ID
28.               userIDStr := string(message.Value)
29.               userID, err := strconv.Atoi(userIDStr[len("user_id:"):])
30.               if err!= nil {
31.                   // 处理错误
32.               }
33.               // 根据用户ID更新其他分表中的用户数据
34.               user, err := QueryUser(userDB, userID)
35.               if err!= nil {
36.                   // 处理错误
37.               }
38.               // 更新其他分表...
39.           }
40.       }

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五、性能测试和优化

• 性能测试
  

• 在实行分库分表后，必要对系统进行性能测试，以验证是否达到了预期的性能提升效果。可以使用性能测试工具，如go - bench来测试数据库操作的性能。比方，测试查询用户数据的性能：
  

1.       func BenchmarkQueryUser(b *testing.B) {
2.           db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
3.           if err!= nil {
4.               b.Fatal(err)
5.           }
6.           defer db.Close()
7.           for i := 0; i < b.N; i++ {
8.               userID := i
9.               QueryUser(db, userID)
10.           }
11.       }

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• 优化调解
  
  
  
  • 根据性能测试结果，对分库分表策略和代码进行优化调解。比方，如果发现某些查询操作仍然较慢，可以考虑优化索引策略、调解分片规则或者增加缓存机制等。如果是使用ORM框架，还可以优化ORM的设置，如调解GORM的Preload和Joins策略来淘汰不须要的数据库查询。
    
  
  

结语

本日就分享到这里，如果你对上面的内容有疑问或者你有更好的思绪，接待在批评区留言！
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