水平分库分表，根据什么规则进行划分？

range策略

自增id，根据ID范围进行分表（左闭右开）

规则案例：

1. 1~1,000,000 是 table_1
2. 1,000,000 ~2,000,000 是 table_2
3. 2,000,000~3,000,000 是 table_3
   … …省略

优点：

1. id是自增长，可以无限增长
2. 扩容不用迁移数据
3. 容易理解和维护

缺点：

1. 大部分读和写都访会问新的数据，有IO瓶颈，整体资源利用率低
2. 数据倾斜严重，热点数据过于集中，部分节点有瓶颈

Range策略延伸

范围角度思考
数字：
1.自增id范围

时间：
1.年、月、日范围
2.比如按照⽉份⽣成 库或表 pay_log_2022_01、pay_log_2022_02

空间：
1.地理位置：省份、区域（华东、华北、华南）
2.比如按照 省份生成库或表

基于Range范围分库分表业务场景

1. 微博发送记录、微信消息记录、⽇志记录，id增长/时间分区 都行
   水平分表为主，水平分库则容易造成资源的浪费

2. 网站签到等活动流水数据时间分区最好
   水平分表为主，水平分库则容易造成资源的浪费大区划分（⼀⼆线城市和五六线城市活跃度不⼀样，如果能避免热点问题，即可选择）

3. saas业务水平分库（华东、华南、华北等）

hash取模

Hash分库分表是最普遍的方案

案例规则

用户ID是整数型的，要分2库，每个库表数量4表，⼀共8张表
用户ID取模后，值是0到7的要平均分配到每张表

库ID = userId % 库数量(2)
表ID = userId / 库数量(2) % 表数量(4)

优点：1.保证数据较均匀的分散落在不同的库、表中，可以有效的避免热点数据集中问题
缺点：1.扩容不是很方便，需要数据迁移