分库分表的策略

1. 主键+业务虚拟键分表

这种方式适合查询比较单一的业务，最大的缺点就是业务对分库分表这层是有感知:

1. 查询返回的时候需要在接口层拼接业务的真实Id
2. 根据真实业务Id查询，或者更新数据的时候，需要拆分真实业务Id，路由到数据所在表，再根据数据库Id查询

虚拟场景

假设我们分了1024张表，具体表结构如下：

插入流程

1. 插入数据，必须带有userId
2. 根据userId计算出xId
xId = userId % 10000;
3. 根据xId定位数据所在表
tNum = xId % 1024; // 最简单的取模hash(具体策略由中间件决定)
4. 插入数据，返回realId
realId = id + xId;

单条查询流程

1. 根据realId查询, 获取单张表中的Id值
id = realId / 10000; // 整除
2. 获取虚拟键xId
xId = realId % 10000;
3. 根据xId定位数据所在表
tNum = xId % 1024; // 最简单的取模hash(具体策略由中间件决定)
4. 根据表和Id获取单条数据

批量查询流程

基本和单条查询一致，可优化的点：

第3步，根据xId进行分组，将查询同一张表的query放在一次sql的查询语句中

2. 主键/业务外键分表

这种策略对业务代码可以无侵略性, 为避免Id冲突， 使用外部Id生成器, 以下步骤全在中间件中执行：
(根据业务外键的处理同理，查询比较复杂的情况一般都是使用冗余表)

虚拟场景

假设我们分了1024张表，具体表结构如下：

插入流程

1. 从Id生成器获取Id
2. 根据Id进行hash (简单的可以使用取模), 获取数据应该插入的表名
tNum = id % 1024;
3. 插入数据表

单条查询流程

1. 根据Id进行hash (简单的可以使用取模), 获取数据所在表名
tNum = id % 1024;
2. 查询数据

批量查询流程

基本和单条查询一致，可优化的点：

第1步，根据Id进行hash后进行分组，将查询同一张表的query放在一次sql的查询语句中

数据的聚合

在批量查询的时候，需要 order by group by distinct 的时候，需要在查询出各分表数据之后，在中间件组件中自行实现对数据的处理