MySQL 分库分表
Posted androidstarjack
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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MySQL 分库分表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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1.为什么要分表:
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。
2. mysql proxy:amoeba
做mysql集群,利用amoeba。
从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。可以通过amoeba来配置。
3.大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表。
比如对于某网站平台的数据库表-公司表,数据量很大,这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个表,这个N是多少,根据实际情况而定。
某网站现在的数据量至多是5000万条,可以设计每张表容纳的数据量是500万条,也就是拆分成10张表。
那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢?可以在程序段对于要新增数据的表,在插入前先做统计表记录数量的操作,当<500万条数据,就直接插入,当已经到达阀值,可以在程序段新创建数据库表(或者已经事先创建好),再执行插入操作。
4. 利用merge存储引擎来实现分表
如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合。
举例子:
垂直拆分
垂直分表
也就是“大表拆小表”,基于列字段进行的。一般是表中的字段较多,将不常用的, 数据较大,长度较长(比如text类型字段)的拆分到“扩展表“。一般是针对那种几百列的大表,也避免查询时,数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分,比如用户User一个库,商品Producet一个库,订单Order一个库。切分后,要放在多个服务器上,而不是一个服务器上。为什么?我们想象一下,一个购物网站对外提供服务,会有用户,商品,订单等的CRUD。没拆分之前, 全部都是落到单一的库上的,这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后,如果还是放在一个数据库服务器上, 随着用户量增大,这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈,还有单个服务器的磁盘空间,内存,tps等非常吃紧。所以我们要拆分到多个服务器上,这样上面的问题都解决了,以后也不会面对单机资源问题。
数据库业务层面的拆分,和服务的“治理”,“降级”机制类似,也能对不同业务的数据分别的进行管理,维护,监控,扩展等。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈,而数据库本身属于“有状态”的,相对于Web和应用服务器来讲,是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限,在高并发场景下,垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。
水平拆分
水平分表
针对数据量巨大的单张表(比如订单表),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。不建议采用。
水平分库分表
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。
水平分库分表切分规则
RANGE
从0到10000一个表,10001到20000一个表;
HASH取模
一个商场系统,一般都是将用户,订单作为主表,然后将和它们相关的作为附表,这样不会造成跨库事务之类的问题。取用户id,然后hash取模,分配到不同的数据库上。
地理区域
比如按照华东,华南,华北这样来区分业务,七牛云应该就是如此。
时间
按照时间切分,就是将6个月前,甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表,因为随着时间流逝,这些表的数据 被查询的概率变小,所以没必要和“热数据”放在一起,这个也是“冷热数据分离”。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后,就成了分布式事务了。
如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价;如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。
多库结果集合并(group by,order by)
TODO
跨库join
TODO 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。粗略的解决方法:全局表:基础数据,所有库都拷贝一份。字段冗余:这样有些字段就不用join去查询了。系统层组装:分别查询出所有,然后组装起来,较复杂。
分库分表方案产品
目前市面上的分库分表中间件相对较多,其中基于代理方式的有MySQL Proxy和Amoeba, 基于Hibernate框架的是Hibernate Shards,基于jdbc的有当当sharding-jdbc, 基于mybatis的类似maven插件式的有蘑菇街的蘑菇街TSharding, 通过重写spring的ibatis template类的Cobar Client。
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