MySQL数据库分库分表技术：cmd方式实战演练，分库分表，提升数据库性能

# 1. MySQL分库分表概述

**1.1 分库分表概念**

分库分表是一种数据库水平拆分技术，将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库（分库）和数据表（分表），以解决单库单表容量瓶颈、并发访问压力大等问题。

**1.2 分库分表原理**

分库分表通过将数据按照一定的规则分配到不同的分库分表中，实现数据分散存储。具体来说，分库是将数据按照库名进行拆分，分表是将数据按照表名进行拆分。

# 2. MySQL分库分表理论基础

### 2.1 分库分表概念和原理

分库分表是一种数据库水平拆分技术，将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库或表，以解决单库单表容量过大、性能瓶颈等问题。其基本原理是：

- **分库：**将数据按照某种规则（如用户ID、订单号）分布到不同的数据库中。
- **分表：**将数据按照某种规则（如日期、时间戳）分布到不同的表中。

分库分表后，每个数据库或表只存储一部分数据，从而降低了单库单表的数据量和压力，提高了系统性能和可扩展性。

### 2.2 分库分表策略和算法

分库分表策略和算法是分库分表设计中的关键因素，主要有以下几种：

- **哈希取模：**将数据按照哈希函数取模后分布到不同的数据库或表中。优点是简单高效，缺点是数据分布不均匀。
- **范围分片：**将数据按照某个范围（如时间段、数值区间）分布到不同的数据库或表中。优点是数据分布均匀，缺点是随着数据量的增加，可能出现数据倾斜问题。
- **复合分片：**将哈希取模和范围分片结合起来，先按照哈希函数取模，再按照范围分片，可以兼顾数据分布均匀性和负载均衡。

### 2.3 分库分表带来的好处和挑战

分库分表可以带来以下好处：

- **提高性能：**降低单库单表的数据量，减少数据库压力，提高查询和写入性能。
- **增强可扩展性：**通过增加数据库或表的数量，可以轻松扩展系统容量。
- **数据隔离：**不同的数据库或表存储不同类型的数据，提高了数据安全性。

分库分表也带来了一些挑战：

- **数据一致性：**分库分表后，需要保证不同数据库或表中的数据一致性，需要采用分布式事务或其他机制。
- **查询复杂度：**分库分表后，需要对查询语句进行拆分和合并，增加了查询复杂度。
- **运维复杂度：**分库分表后，需要管理多个数据库或表，增加了运维复杂度。

# 3.1 cmd方式分库分表实战步骤

**1. 创建数据库和表**

CREATE DATABASE db1;
CREATE DATABASE db2;

USE db1;
CREATE TABLE t1 (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id));
USE db2;
CREATE TABLE t2 (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id));

**2. 安装sharding-jdbc**

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc</artifactId>
    <version>5.1.0</version>
</dependency>

**3. 配置sharding-jdbc**

import com.google.common.collect.Range;
import io.shardingsphere.api.config.rule.ShardingRuleConfiguration;
import io.shardingsphere.api.config.rule.TableRuleConfiguration;
import io.shardingsphere.api.config.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import io.shardingsphere.shardingjdbc.api.ShardingDataSourceFactory;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import j