当您的数据库不断增长时，您绝对需要考虑其它技术，如数据库分片。Spider是MariaDB内置的一个可插拔用于MariaDB/MySQL数据库分片的存储引擎，充当应用服务器和远程后端DB之间的代理（中间件），它可以轻松实现MySQL的横向和纵向扩展，突破单台MySQL的限制，支持范围分区、列表分区、哈希分区，支持XA分布式事务，支持跨库join。通过Spider，您可以跨多个数据库后端有效访问数据，让您的应用程序一行代码不改，即可轻松实现分库分表！

分库分表架构：

应用程序连接Spider，Spider充当中间件代理，将客户端查询的请求，按照事先定义好的分片规则，分发给后端数据库，之后返回的数据汇总在Spider内存里做聚合，最终返回客户端请求，对于应用程序而言是透明的。

典型案例---腾讯游戏

腾讯游戏的生产环境数据量达到了100TB，用了396个Spider节点做数据拆分，分片后的数据用了2800个MySQL节点存储。

下面介绍一下我负责的一个项目，已通过Spider实现了历史表的垂直拆分。

随着业务的增长，单台服务器磁盘空间有限，有些业务上的历史数据，DBA用工具pt-archiver归档后，历史表就没有用了，通常我们会把它单独迁移到备份机，主库上就删除了。但有的时候，BI统计部门来了一个需求，需要临时关联查询这些历史表，那么，DBA就需要从备份机上myloader导入到从库上去，为了降低导数据引起的从库CPU升高、磁盘IO的瞬间增大，可能造成主从复制的延迟。

为了减少这种重复性的体力工作，为了更快速地缩短可用时间，我们可以通过Spider引擎解决，通过它你可以将远程服务器上的表做一个映射，做一个软连接，相当于你操作本地的表一样，简单而便捷，省去了那么多麻烦，临时提供给业务方用，也不用考虑过多的性能问题。

架构图如下：

实施这个方案，选择Spider引擎是有优势的：

SQL解析和查询优化是个非常复杂且很难做好的工作，其它替代产品都是自己实现，由于复杂性，这些产品都带来了一些限制，比如不支持存储过程、函数、视图等，给使用和实施带来了困难。而作为一个存储引擎，这些工作都由MariaDB自身完成了，可以方便地将大表做分布式拆分，和Fabric相比，它的好处是对业务方使用是透明的，SQL语法没有任何限制，在不改变现有DB架构的方案中，侵入性最小。

内部原理架构图如下：

我们在一台从库上，安装上Spider引擎，只需两条命令做一个表的“超链接”，分分钟就解决了问题。

注：前提是你的从库使用的是MariaDB10。

下面是官方的垂直拆分压测报告：

而在我的压测结果上，分库分表的性能会降低70%，垂直拆分性能会降低40%，性能损耗的原因是在分布式场景下，要保证2pc的一致性和可用性，读写的表现就差，另外就是跨多个网络传输这两方面引起的，目前为RC公测版本V3.2.37，固在主库上实现该功能要慎重！

# mysql -uroot -p

• 垂直拆分

1、定义后端服务器和数据库名字

这里后端服务器的名字为backend1，数据库名字为test，主机IP地址为192.168.143.205，用户名为user_readonly，密码为123456，端口为3306。

注：如配置错误，可直接DROP SERVERbackend1; 重新创建即可。

2、创建表的“超链接”

这里通过设置COMMENT注释来调用后端的表，然后你就可以查看sbtest表了，是不是很简单？

• 分库分表

同上，但区别是分库分表是采用了类似表分区的概念实现。

可调优参数