MySQL大表优化方案

文章来自:脚本之家

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垂直拆分

垂直分库是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据,又存在订单数据,那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联

垂直拆分的优点是:

可以使得行数据变小,一个数据块(Block)就能存放更多的数据,在查询时就会减少I/O次数(每次查询时读取的Block 就少)

可以达到最大化利用Cache的目的,具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起,将经常改变的放一起

数据维护简单

缺点是:

主键出现冗余,需要管理冗余列

会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力

依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分)

事务处理复杂

水平拆分

概述

水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储,分库内分表和分库两部分,每片数据会分散到不同的MySQL表或库,达到分布式的效果,能够支持非常大的数据量。前面的表分区本质上也是一种特殊的库内分表

库内分表,仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题,由于没有把表的数据分布到不同的机器上,因此对于减轻MySQL服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的IO、CPU、网络,这个就要通过分库来解决

前面垂直拆分的用户表如果进行水平拆分,结果是:

实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合,即将和再拆成和,这样一共四张表

水平拆分的优点是:

不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈

应用端改造较少

提高了系统的稳定性和负载能力

缺点是:

分片事务一致性难以解决

跨节点Join性能差,逻辑复杂

数据多次扩展难度跟维护量极大

分片原则

能不分就不分,参考单表优化

分片数量尽量少,分片尽量均匀分布在多个数据结点上,因为一个查询SQL跨分片越多,则总体性能越差,虽然要好于所有数据在一个分片的结果,只在必要的时候进行扩容,增加分片数量

分片规则需要慎重选择做好提前规划,分片规则的选择,需要考虑数据的增长模式,数据的访问模式,分片关联性问题,以及分片扩容问题,最近的分片策略为范围分片,枚举分片,一致性Hash分片,这几种分片都有利于扩容

尽量不要在一个事务中的SQL跨越多个分片,分布式事务一直是个不好处理的问题

查询条件尽量优化,尽量避免Select * 的方式,大量数据结果集下,会消耗大量带宽和CPU资源,查询尽量避免返回大量结果集,并且尽量为频繁使用的查询语句建立索引。

通过数据冗余和表分区赖降低跨库Join的可能

这里特别强调一下分片规则的选择问题,如果某个表的数据有明显的时间特征,比如订单、交易记录等,则他们通常比较合适用时间范围分片,因为具有时效性的数据,我们往往关注其近期的数据,查询条件中往往带有时间字段进行过滤,比较好的方案是,当前活跃的数据,采用跨度比较短的时间段进行分片,而历史性的数据,则采用比较长的跨度存储。

总体上来说,分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件,因为不带任何Where语句的查询SQL,会遍历所有的分片,性能相对最差,因此这种SQL越多,对系统的影响越大,所以我们要尽量避免这种SQL的产生。

解决方案

由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂,当前也有了不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类:客户端架构和代理架构。

客户端架构

通过修改数据访问层,如JDBC、Data Source、MyBatis,通过配置来管理多个数据源,直连数据库,并在模块内完成数据的分片整合,一般以Jar包的方式呈现

这是一个客户端架构的例子:

可以看到分片的实现是和应用服务器在一起的,通过修改Spring JDBC层来实现

客户端架构的优点是:

应用直连数据库,降低外围系统依赖所带来的宕机风险

集成成本低,无需额外运维的组件

缺点是:

限于只能在数据库访问层上做文章,扩展性一般,对于比较复杂的系统可能会力不从心

将分片逻辑的压力放在应用服务器上,造成额外风险

代理架构

通过独立的中间件来统一管理所有数据源和数据分片整合,后端数据库集群对前端应用程序透明,需要独立部署和运维代理组件

这是一个代理架构的例子:

代理组件为了分流和防止单点,一般以集群形式存在,同时可能需要Zookeeper之类的服务组件来管理

代理架构的优点是:

能够处理非常复杂的需求,不受数据库访问层原来实现的限制,扩展性强

对于应用服务器透明且没有增加任何额外负载

缺点是:

需部署和运维独立的代理中间件,成本高

应用需经过代理来连接数据库,网络上多了一跳,性能有损失且有额外风险

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