MSSQL 解决大数据分库分表之道-猿码集

1. 背景介绍

在互联网高速发展的今天，数据量不断增长，传统的数据存储方式已经无法满足大数据量查询的需求，而分布式数据库因其具有高效、稳定、可扩展等优点，成为应对大数据量查询的选择。

其中，分库分表是一种常见的分布式数据库解决方案。分库分表不仅可以解决单机数据库无法存储海量数据的问题，还可以提高系统的并发能力和可用性。

2. MSSQL 分库分表实现

MSSQL 是一种关系型数据库管理系统，可以通过 SQL Server Management Studio（SSMS）来管理数据库对象和操作数据。在 MSSQL 中，通过引入一个分库分表中间件 Sharder，可以轻松实现分库分表。

2.1 Sharder 中间件介绍

Sharder 源自于 SurfingHub，它是一款轻量级的分库分表中间件，支持 SQL Server 和 MySQL 数据库。Sharder 的分片策略支持按照分片键值的哈希、范围、列表等分片方式。

2.2 Sharder 实现分库分表

在 Sharder 中，使用 shard_group 表来描述分片情况。

比如下面的示例中，将 test 数据库中的 users 表根据 id 字段进行分片，分为 3 个分片，每个分片包含连续的一段 id 值。


CREATE TABLE [dbo].[shard_group](
    [shard_group_id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [shard_group_name] [varchar](255) NOT NULL,
    [shard_db_name] [varchar](128) NOT NULL,
    [shard_tb_name] [varchar](255) NOT NULL,
    [shard_column] [varchar](255) NOT NULL,
    [shard_count] [int] NOT NULL,
    [create_time] [datetime] NOT NULL CONSTRAINT [DF_shard_group_create_time]  DEFAULT (getdate()),
 CONSTRAINT [PK_shard_group] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [shard_group_id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
INSERT INTO shard_group(shard_group_name,shard_db_name,shard_tb_name,shard_column,shard_count) 
VALUES('shard_3', 'test', 'users', 'id', 3);

在完成分片策略描述后，需要启动 Sharder 中间件，并在应用代码中使用 Sharder 提供的 API 进行数据操作。

3. MSSQL 分库分表优化

在使用 MSSQL 进行分库分表时，为了提高查询效率和减少数据库压力，可以进行以下优化。

3.1 创建合适的索引

合适的索引可以提高查询效率和减少数据库内存占用。在表的分片策略中，需要考虑到分片键的索引是否合适。如果分片键没有索引，查询时需要扫描整个分片，效率低下。

3.2 垂直拆分数据表

将一个较大的表进行垂直拆分，可以将不同的列分离到不同的表中，避免了单张表数据量过大导致，需要频繁分片的情况发生。

3.3 水平拆分数据表

水平分表意味着将原来的大表按照某个规则分成多个小表。在 MSSQL 中，同样可以使用 Sharder 进行水平拆分。但是需要注意，水平拆分时不能随意改变表结构，需要考虑数据完整性和业务逻辑，确保分表后数据可以正常查询和操作。

3.4 随机插入数据

在进行数据的写入操作时，可以随机地分配数据到不同的分片中，避免部分热点数据集中在某个分片中，导致数据库性能瓶颈。

4. 总结

通过引入 Sharder 中间件，MSSQL 可以轻松地实现分库分表功能。在进行分库分表时，需要综合考虑分片策略、索引设置、表的垂直拆分和水平拆分等因素，并针对实际业务情况进行优化，以提高系统的性能和可用性。

MSSQL 解决大数据分库分表之道