一、為什么MySQL數據庫數據量大了要進行分庫分表

隨著用戶量的激增和時間的堆砌，存在數據庫里面的數據越來越多，此時的數據庫就會產生瓶頸，出現資源報警、查詢慢等場景。

首先單機數據庫所能承載的連接數、I/O及網絡的吞吐等都是有限的，所以當并發量上來了之后，數據庫就漸漸頂不住了。

再則，如果單表的數據量過大，查詢的性能也會下降。因為數據越多 B+ 樹就越高，樹越高則查詢 I/O 的次數就越多，那么性能也就越差。

因為上述的原因，不得已就得上分庫分表了。

把以前存在一個數據庫實例里的數據拆分成多個數據庫實例，部署在不同的服務器中，這是分庫。

把以前存在一張表里面的數據拆分成多張表，這是分表。

一般而言：

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二、主要的單機存儲引擎

1、哈希存儲：hash的CRUD是非常快的。但缺點是不支持順序掃描。bitcask是一個基于hash表結構的存儲系統。他將寫操作（包括刪除標識）追加到文件尾。并定期合并新老文件&記錄。

2、B樹：既支持隨機讀取又支持范圍查找的系統。查找時間復雜度為logd(n)（d為每個節點的出度）。Mysql的InnoDB的引擎和OS的文件系統使用的就是B+樹。（為什么選擇使用B樹的變種B+樹，讀者有興趣可以去探究下。提示：磁盤讀取）

3、LSM樹(Log Structured Merge Tree)：由B+數改進而來。其思想為：將增量寫操作保存在內存中，超過閾值時刷入磁盤，從而減少隨機寫磁盤操作。讀操作則需要合并磁盤數據和內存中的寫操作。通過Memtable/SSTable實現，實現細節在此不做深入探究。比較適合寫操作較多的業務場景。BigTable/HBase/Cassandra中的列簇的數據存儲方式采用的即是LSM樹。