好好的系统，为什么要分库分表？

说在前边

今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题。

我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。

其实网上关于分库分表相关的文章很多，但我还是坚持出这个系列，主要是自己学习研究，顺便给分享，对于一个知识，不同的人从不同的角度理解的不尽相同。

网上的资料看似很多，不过值得学有价值的得仔细挑，很多时候在筛选甄别的过程中，逐渐的磨灭了本就不高的学习热情。搬运抄袭雷同的东西太多，而且知识点又都比较零碎，很少有细致的原理实战案例。对新手来说妥妥的从入门到放弃，即便有成体系的基本上几篇后就断更了（希望我不会吧！）。

我不太喜欢堆砌名词概念，熟悉我的朋友不难发现，我的文章从来都是讲完原理紧跟着来一波实战操作。学习技术原理必须配合实操巩固一下，不然三天半不到忘得干干净净，纯纯的经验之谈。

ShardingSphere知识点梳理

上图是我初步罗列的ShardingSphere提纲，在官网文档基础上补充了很多基础知识，这个系列会用几十篇文章，详细的梳理分库分表基础理论，手把手的实战ShardingSphere 5.X框架的功能和解读源码，以及开发中容易踩坑的点，每篇附带代码案例demo，旨在让新手也能看的懂，后续系列完结全部内容会整理成PDF分享给大家，期待一下吧！

话不多说，咱们这就进入正题～

不急于上手实战ShardingSphere框架，先来复习下分库分表的基础概念，技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。

什么是分库分表

分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。

分库分表是由分库和分表这两个独立概念组成的，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性的将它们合在一起叫做分库分表。

通过一定的规则，将原本数据量大的数据库拆分成多个单独的数据库，将原本数据量大的表拆分成若干个数据表，使得单一的库、表性能达到优的效果（响应速度快），以此提升整体数据库性能。

为什么分库分表

单机数据库的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。

一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。

为什么需要分库？

容量

我们给数据库实例分配的磁盘容量是固定的，数据量持续的大幅增长，用不了多久单机的容量就会承载不了这么多数据，解决办法简单粗暴，加容量！

连接数

单机的容量可以随意扩展，但数据库的连接数却是有限的，在高并发场景下多个业务同时对一个数据库操作，很容易将连接数耗尽导致too many connections报错，导致后续数据库无法正常访问。

可以通过max_connections查看MySQL大连接数。

show variables like '%max_connections%'