面试官:如何分库分表?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了面试官:如何分库分表?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

又到一年春招时,准备找工作或者是准备换工作的小伙伴,肯定都忙着看面经、刷题等各种操作。作为一个出现频率超高的面试题,今天总结一波。主要是对分库分表的原理进行解析。不涉及具体操作。面试的时候回答足够。

这篇文章的脉络如下:

1、分库分表之前出现的问题

2、怎么分库分表?

3、分库分表的规则是什么?

下面按照这个脉络给出今天的文章。

一、单库单表存在的问题

假设你要设计一个电商网站,在一开始,User表、Order表、Product表等等各种表都在同一个数据库中,每个表都包含了大量的字段。在用户量比较少,访问量也比较少的时候,单库单表不存在问题。

但是公司可能发展的比较好,用户量开始大量增加,业务也越来越繁杂。一张表的字段可能有几十个甚至上百个,而且一张表存储的数据还很多,高达几千万数据,更难受的是这样的表还挺多。于是一个数据库的压力就太大了,一张表的压力也比较大。试想一下,我们在一张几千万数据的表中查询数据,压力本来就大,如果这张表还需要关联查询,那时间等等各个方面的压力就更大了。

(1)单库太大:数据库里面的表太多,所在服务器磁盘空间装不下,IO次数多CPU忙不过来。

(2)单表太大:一张表的字段太多,数据太多。查询起来困难。

此时就开始考虑如何解决问题了。

二、主从复制架构

单库单表下越来越不满足需求,此时我们先考虑进行读写分离。我们将数据库的写操作和读操作进行分离, 使用多个从库副本(Slaver)负责读,使用主库(Master)负责写, 从库从主库同步更新数据,保持数据一致。

这在一定程度上可以解决问题,但是用户超级多的时候,比如几个亿用户,此时写操作会越来越多,一个主库(Master)不能满足要求了,那就把主库拆分,这时候为了保证数据的一致性就要开始进行同步,此时会带来一系列问题:

(1)写操作拓展起来比较困难,因为要保证多个主库的数据一致性。

(2)复制延时:意思是同步带来的时间消耗。

(3)锁表率上升:读写分离,命中率少,锁表的概率提升。

(4)表变大,缓存率下降:此时缓存率一旦下降,带来的就是时间上的消耗。

注意,此时主从复制还是单库单表,只不过复制了很多份并进行同步。

主从复制架构随着用户量的增加、访问量的增加、数据量的增加依然会带来大量的问题,那就要考虑换一种解决思路。就是今天所讲的主题,分库分表。

三、分库分表

不管是分库还是分表,都有两种切分方式:水平切分和垂直切分。下面我们分别看看如何切分。

1、分表

(1)垂直分表

表中的字段较多,一般将不常用的、 数据较大、长度较长的拆分到“扩展表“。一般情况加表的字段可能有几百列,此时是按照字段进行数竖直切。注意垂直分是列多的情况。

(2)水平分表

单表的数据量太大。按照某种规则(RANGE,HASH取模等),切分到多张表里面去。但是这些表还是在同一个库中,所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。这种情况是不建议使用的,因为数据量是逐渐增加的,当数据量增加到一定的程度还需要再进行切分。比较麻烦。

2、分库

(1)垂直分库

一个数据库的表太多。此时就会按照一定业务逻辑进行垂直切,比如用户相关的表放在一个数据库里,订单相关的表放在一个数据库里。注意此时不同的数据库应该存放在不同的服务器上,此时磁盘空间、内存、TPS等等都会得到解决。

(2)水平分库

水平分库理论上切分起来是比较麻烦的,它是指将单张表的数据切分到多个服务器上去,每个服务器具有相应的库与表,只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

四、分库分表之后的问题

1、联合查询困难

联合查询不仅困难,而且可以说是不可能,因为两个相关联的表可能会分布在不同的数据库,不同的服务器中。

2、需要支持事务

分库分表后,就需要支持分布式事务了。数据库本身为我们提供了事务管理功能,但是分库分表之后就不适用了。如果我们自己编程协调事务,代码方面就又开始了麻烦。

3、跨库join困难

分库分表后表之间的关联操作将受到限制,我们无法join位于不同分库的表,也无法join分表粒度不同的表, 结果原本一次查询能够完成的业务,可能需要多次查询才能完成。我们可以使用全局表,所有库都拷贝一份。

4、结果合并麻烦

比如我们购买了商品,订单表可能进行了拆分等等,此时结果合并就比较困难。

OK,这篇文章写完之后感觉还会做大量的补充和修改。因此本篇文章主要针对面试。


以上是关于面试官:如何分库分表?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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