在实际开发中,随着业务数据量的不断增长,单表的数据量可能会达到数百万甚至上亿条,这会导致查询效率下降、锁竞争加剧等问题。为了应对这些问题,MySQL分表分库成为了一个常见的解决方案。

本图基于AI算法,仅供参考
分表是指将一个大表按照某种规则拆分成多个小表,比如按时间、用户ID等字段进行水平分片。这样可以减少单个表的数据量,提升查询性能。同时,分表还能降低锁的粒度,减少事务冲突。
分库则是将数据分散到多个数据库实例中,通常用于解决单机数据库的性能瓶颈和存储限制。通过分库,可以将读写操作分布到不同的数据库节点上,提高系统的整体吞吐量。
实践中,分表分库需要考虑数据一致性、路由逻辑、查询优化等多个方面。例如,在使用中间件如ShardingSphere或MyCat时,需要配置正确的分片策略,并确保跨分片查询的正确性。
对于iOS工程师来说,虽然不直接负责数据库设计,但理解分表分库的原理和实现方式,有助于更好地与后端协作,优化接口性能,避免因数据库问题导致的系统瓶颈。
同时,分表分库也带来了运维复杂度的上升,需要引入更完善的监控和备份机制,确保数据安全和系统稳定性。