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分库分表有哪些策略？
一、垂直拆分 垂直分库：按业务拆分库，如用户库、订单库、商品库。 垂直分表：按字段拆分表，如主表存常用字段，扩展表存大字段。 解决：单库压力、单表字段过多。 二、水平拆分 水平分库：同一张表数据按规则分到多个库。 水平分表：同一张表数据按规则分到多张表。 解决：单表数据量过大。 三、分片规则 范围：
如何选择分片键？
一、选择原则 查询频率高：最常用的查询条件字段，如 user_id、order_id。 分布均匀：避免数据倾斜，如不要用性别（只有两个值）。 业务关联：关联表用相同分片键，减少跨库 join。 不可变：分片键值一旦确定不能改。 二、常见分片键 用户 ID：用户相关数据，如订单按 user_id 分片
分布式 ID 生成方案有哪些？
一、UUID 优点：本地生成，无网络开销，唯一。 缺点：无序，索引效率低；太长。 二、数据库自增 优点：简单，有序。 缺点：单库瓶颈；分库后不全局唯一。 三、号段模式 从数据库批量获取 ID 段（如 1-1000），在内存中使用。 优点：性能高，减少数据库压力。 缺点：服务重启可能断号。 四、Sno
分库分表扩容如何平滑迁移？
一、取模扩容问题 user_id % 4 改为 % 8，大部分数据需要迁移。 二、方案一：停机迁移 停机，写脚本把数据按新规则重新分配。 简单但有停机时间。 三、方案二：双写 + 迁移 新数据同时写旧分片和新分片。 后台把旧数据迁移到新分片。 校验一致后，切读到新分片。 停写旧分片。 - 不停机但复
ShardingSphere 的核心功能？
一、定位 ShardingSphere 是分布式数据库中间件，提供分库分表、读写分离、数据加密等能力。 二、三种模式 ShardingSphere-JDBC：嵌入应用，JAR 包方式，性能好但只支持 Java。 ShardingSphere-Proxy：独立部署代理，支持多语言，有网络开销。 Sha