MySQL分库分表策略与ShardingSphere实战
请详细解释MySQL分库分表的垂直拆分和水平拆分的区别及适用场景。分片键如何选择？跨分片查询和全局ID如何解决？ShardingSphere和MyCat是什么？
回答
Yahuda
分库分表策略：
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垂直拆分：
- 按业务模块拆分到不同数据库（用户库、订单库、商品库）
- 适用于业务耦合度低、各自独立扩展的场景
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水平拆分：
- 按分片键将同一张表的数据分散到多个库/表中
- 如：用户表按user_id % 16分到16张表
- 适用于单表数据量过大（>500万行或>10GB）
分片键选择：
- 选择查询频率最高的字段（如用户ID、订单ID）
- 尽量保证数据均匀分布
- 避免频繁更新分片键的值
跨分片查询解决方案：
- 尽量避免，强制走分片键查询
- 使用ShardingSphere的笛卡尔积查询（性能较差）
- 使用ES等搜索引擎做辅助检索
- 汇总查询：并行查询各分片后聚合
全局ID方案：
- 雪花算法（Snowflake）、Redis INCR、数据库号段模式（Leaf）、UUID
ShardingSphere：
- Apache顶级项目，提供分库分表、读写分离、数据加密等功能
- JDBC模式（应用层分片）：轻量级，直连数据库
- Proxy模式（代理层分片）：独立部署，兼容MySQL协议
MyCat：
- 类似MySQL路由代理中间件，基于Proxy模式