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MYSQL数据库数据拆分之分库分表总结

数据存储演进思路一:单库单表

单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

数据存储演进思路二:单库多表

随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user0000,user0001等表,user0000 + user0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

数据存储演进思路三:多库多表

随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够,随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。

Mysql数据库分库分表规则

设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如,当有新用户时,程序得确定将此用户信息添加到哪个表中;同理,当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录,所有的这些都需要按照某一规则进行。 路由

通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。如分库分表的规则是userid mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过id mod 4的方式确定此账号应该保存到User0003表中。当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在User_0003中。

下面是分库分表产生的问题,及注意事项

  1. 分库分表维度的问题

假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来,如果按照用户的纬度分表,则每个用户的交易记录都保存在同一表中,所以很快很方便的查找到某用户的购买情况,但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中,查找起来比较麻烦。反之,按照商品维度分表,可以很方便的查找到此商品的购买情况,但要查找到买人的交易记录比较麻烦。

所以常见的解决方式有:

  1. 通过扫表的方式解决,此方法基本不可能,效率太低了。
  2. 记录两份数据,一份按照用户纬度分表,一份按照商品维度分表。
  3. 通过搜索引擎解决,但如果实时性要求很高,又得关系到实时搜索。

  1. 联合查询的问题

联合查询基本不可能,因为关联的表有可能不在同一数据库中。

  1. 避免跨库事务

避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表,一个是操作起来更复杂,效率也会有一定影响。

  1. 尽量把同一组数据放到同一DB服务器上

例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中,当db1挂了的时候,卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。

一主多备

在实际的应用中,绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制,所有的写操作都必须对应到Master,读操作可以在Master和Slave机器上进行,Slave与Master的结构完全一样,一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的QPS.

所有的写操作都是先在Master上操作,然后同步更新到Slave上,所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟,当系统很繁忙的时候,延迟问题会更加严重,Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

此外,可以看出Master是集群的瓶颈,当写操作过多,会严重影响到Master的稳定性,如果Master挂掉,整个集群都将不能正常工作。

所以,1. 当读压力很大的时候,可以考虑添加Slave机器的分式解决,但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。 2. 当写压力很大的时候,就必须得进行分库操作。

MySQL使用为什么要分库分表?

可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表. 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?

其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表属于一个非常核用的表:朋友关系表.

但这种方式可以说不是一个最佳方式. 因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题.这个层面可以用xfs文件系统进行替换.但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能.所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用.

从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据.所以分库分表还就是一个比较好的选择了.

那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下.

如果按 100库100表来规划,如用户业务: 500万100100 = 50000000万 = 5000亿记录.

心里有一个数了,按业务做规划还是比较容易的.

本文分享自微信公众号 - Linyb极客之路(gh_c420b2cf6b47)

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原始发表时间:2019-02-15

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