1. MSSQL分库分表策略概述
随着业务规模的不断扩大，在主流的关系型数据库MySQL、MSSQL、Oracle等中，单一数据库存储数据的方式已经逐渐无法满足业务需求，特别是在数据量大、业务高并发、读写压力大的情况下。MSSQL分库分表（即Sharding）是一种常用的扩展数据库能力的方案，它将数据存储到多个独立的数据库中，实现数据的水平切分，从而达到提高系统可扩展性、容量、性能和稳定性的目的。
实现MSSQL分库分表策略面临的主要挑战是数据的水平切分和数据的分布均衡两个方面。在水平切分方面，数据如何分配到每个数据库中，如何保证数据的一致性和完整性等问题需要解决。在数据分布均衡方面，如何让不同的数据库中存储的数据量差异不大，避免单一节点成为性能瓶颈，需要合理分配数据。
2. MSSQL分库分表策略实现
2.1 数据分片
MSSQL分库分表策略的核心就是将数据库中的数据分散到多个物理节点中，通过数据分片来实现。通常采用的方法是按照业务上的相关规则将数据分为多个片，每个片分配到不同的物理节点中存储。将数据分片入库需要考虑数据的一致性、完整性、跨库查询等问题。
例如，按照用户ID分片，假设有4个节点，分别是db1、db2、db3、db4，那么将对应用户ID的数据分配到不同的那些数据库，这样就实现了数据的物理分离。
-- 分片方法
-- 这里以用户ID为例，将用户ID不同的数据存储到不同的数据库中
-- 创建分片函数
CREATE FUNCTION [dbo].[HashUserId]
(
@userId int
)
RETURNS int
AS
BEGIN
-- 定义分片数量（节点数）
DECLARE @shardCount int = 4
-- 计算分片键
RETURN @userId % @shardCount
END
2.2 跨库查询
在MSSQL分库分表策略中，由于数据存储在多个物理节点中，因此跨库查询的需求变得非常普遍。跨库查询需要注意过滤掉无关数据，避免数据冗余、重复，同时还需要考虑跨节点的网络通信成本。通常情况下，跨库查询是需要尽量避免的，如果无法避免，则可以通过一些分布式查询方案进行解决。
3. MSSQL分库分表案例研究
3.1 案例概述
假设有一个大型电商平台，需要支持数亿用户和上亿商品的数据存储，通过MSSQL分库分表技术来解决单一数据库存储数据的扩展性、性能、容量和稳定性问题。
3.2 数据分片实现
在该案例中，可以采用主从复制的方式将数据分散到不同的物理节点中。我们可以将数据以用户ID或商品ID为分片键，通过分片函数来计算分配数据库节点。假设有4个数据库节点（db1，db2，db3，db4），可以通过以下的分片函数计算出对应的数据库节点：
-- 计算分片节点
-- 这里以UserID为例
CREATE FUNCTION [dbo].[GetDBNode]
(
@userId int
)
RETURNS varchar(20)
AS
BEGIN
DECLARE @node varchar(20);
-- 计算分片节点
IF (@userId % 4 = 0) SET @node = 'db1';
ELSE IF (@userId % 4 = 1) SET @node = 'db2';
ELSE IF (@userId % 4 = 2) SET @node = 'db3';
ELSE SET @node = 'db4';
RETURN @node;
END
创建分片表的方式如下：
-- 创建分片表
CREATE TABLE [dbo].[UserInfo_Shards]
(
[Id] int NOT NULL,
[UserId] int NOT NULL,
[UserName] varchar(50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_UserInfo_Shards_Id] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Id]),
CONSTRAINT [IX_UserInfo_Shards_UserId] UNIQUE ([UserId])
)
在实际使用过程中，可以采用分片中间件或者自研分片方案，进行负载均衡、路由、自动分片、动态扩容、迁移等操作。
3.3 数据分布均衡实现
在MSSQL分库分表中，需要避免单一节点成为性能瓶颈，保证数据分布的均衡。可以通过节点容量、CPU利用率、网络带宽、I/O利用率等指标来进行判断，实现数据的均衡分布。
例如，对于用户数据，可以根据用户ID计算出在不同节点存储的数量：
WITH Rolling_30day_Count_UserID AS
(
SELECT [NodeId], COUNT(DISTINCT [UserID]) as UserID_Count
FROM [dbo].[UserLog]
WHERE [CreateAt] > DATEADD(day, -30, GETDATE()) --过去30天的数据
GROUP BY [NodeId]
),
Total_Rolling_30day_Count_UserID AS
(
SELECT SUM(UserID_Count) AS UserID_Count_Total
FROM Rolling_30day_Count_UserID
)
SELECT [NodeId], UserID_Count, CAST(UserID_Count AS FLOAT)/ MAX(CAST(UserID_Count_Total AS FLOAT)) OVER () AS UserID_Percentage
FROM Rolling_30day_Count_UserID, Total_Rolling_30day_Count_UserID
通过计算每个节点存储的用户数量和占总用户数量的比例，可以及时发现节点之间的不均衡情况。
3.4 跨库查询实现
在MSSQL分库分表中，跨库查询的需求非常普遍。通过一些分布式查询方案可以解决这个问题，例如采用联合查询的方式等。
-- 联合查询
SELECT * FROM db1..UserInfo_Shards WHERE UserId BETWEEN 1 AND 100
UNION ALL
SELECT * FROM db2..UserInfo_Shards WHERE UserId BETWEEN 1 AND 100
UNION ALL
SELECT * FROM db3..UserInfo_Shards WHERE UserId BETWEEN 1 AND 100
UNION ALL
SELECT * FROM db4..UserInfo_Shards WHERE UserId BETWEEN 1 AND 100
4. 总结
MSSQL分库分表是一种常用的扩展数据库能力的方案，可以通过复制多个数据库实现水平切分，提高系统的可扩展性、容量、性能和稳定性。在实际应用过程中，需要考虑数据的一致性、完整性、跨库查询、数据分布均衡等问题，并采用相应的分布式查询方案解决该问题。同时，需要利用现有的分片中间件或自研分片方案来实现负载均衡、路由、自动分片、动态扩容、迁移等操作。