MySQL 分表分庫怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)切分
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫本身比較容易成為系統(tǒng)瓶頸,單機(jī)存儲容量、連接數(shù)、處理能力都有限。當(dāng)單表的數(shù)據(jù)量達(dá)到1000W或100G以后,由于查詢維度較多,即使添加從庫、優(yōu)化索引,做很多操作時性能仍下降嚴(yán)重。此時就要考慮對其進(jìn)行切分了,切分的目的就在于減少數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān),縮短查詢時間。
數(shù)據(jù)庫分布式核心內(nèi)容無非就是數(shù)據(jù)切分(Sharding)以及切分后對數(shù)據(jù)的定位、整合。數(shù)據(jù)切分就是將數(shù)據(jù)分散存儲到多個數(shù)據(jù)庫中,使得單一數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量變小,通過擴(kuò)充主機(jī)的數(shù)量緩解單一數(shù)據(jù)庫的性能問題,從而達(dá)到提升數(shù)據(jù)庫操作性能的目的。
數(shù)據(jù)切分根據(jù)其切分類型,可以分為兩種方式:垂直(縱向)切分和水平(橫向)切分。
1.垂直(縱向)切分垂直切分常見有垂直分庫和垂直分表兩種。
1.1 垂直分庫就是根據(jù)業(yè)務(wù)耦合性,將關(guān)聯(lián)度低的不同表存儲在不同的數(shù)據(jù)庫。做法與大系統(tǒng)拆分為多個小系統(tǒng)類似,按業(yè)務(wù)
分類進(jìn)行獨立劃分。與'微服務(wù)治理'的做法相似,每個微服務(wù)使用單獨的一個數(shù)據(jù)庫。如圖:
將不同模塊的數(shù)據(jù)表分庫存儲。模塊間不相互關(guān)聯(lián)查詢
如果有,就需要通過數(shù)據(jù)冗余或者應(yīng)層二次加工來解決。這種業(yè)務(wù)方法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最清晰。但若不能杜絕跨庫關(guān)聯(lián)查詢,宣告此路不同
1.2 垂直分表是基于數(shù)據(jù)庫中的'列'進(jìn)行,某個表字段較多,可以新建一張擴(kuò)展表,將不經(jīng)常用或字段長度較大的字段拆分出去到擴(kuò)展表中。在字段很多的情況下(例如一個大表有100多個字段),通過'大表拆小表',更便于開發(fā)與維護(hù),也能避免跨頁問題,MySQL底層是通過數(shù)據(jù)頁存儲的,一條記錄占用空間過大會導(dǎo)致跨頁,造成額外的性能開銷。另外數(shù)據(jù)庫以行為單位將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中,這樣表中字段長度較短且訪問頻率較高,內(nèi)存能加載更多的數(shù)據(jù),命中率更高,減少了磁盤IO,從而提升了數(shù)據(jù)庫性能。
垂直切分的優(yōu)點:
解決業(yè)務(wù)系統(tǒng)層面的耦合,業(yè)務(wù)清晰 與微服務(wù)的治理類似,也能對不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分級管理、維護(hù)、監(jiān)控、擴(kuò)展等 高并發(fā)場景下,垂直切分一定程度的提升IO、數(shù)據(jù)庫連接數(shù)、單機(jī)硬件資源的瓶頸缺點:
部分表無法join,只能通過接口聚合方式解決,提升了開發(fā)的復(fù)雜度 分布式事務(wù)處理復(fù)雜 依然存在單表數(shù)據(jù)量過大的問題(需要水平切分)2. 水平(橫向)切分當(dāng)一個應(yīng)用難以再細(xì)粒度的垂直切分,或切分后數(shù)據(jù)量行數(shù)巨大,存在單庫讀寫、存儲性能瓶頸,這時候就需要進(jìn)行水平切分了。
水平切分分為庫內(nèi)分表和分庫分表,是根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)內(nèi)在的邏輯關(guān)系,將同一個表按不同的條件分散到多個數(shù)據(jù)庫或多個表中,每個表中只包含一部分?jǐn)?shù)據(jù),從而使得單個表的數(shù)據(jù)量變小,達(dá)到分布式的效果。如圖所示:
相對縱向切分這一將表分類的做法,此法是按表內(nèi)每個字段的某個規(guī)則來將數(shù)據(jù)分散存儲于不同的數(shù)據(jù)庫(或不同的表),也就是按照數(shù)行來進(jìn)行切分?jǐn)?shù)據(jù)。
庫內(nèi)分表只解決了單一表數(shù)據(jù)量過大的問題,但沒有將表分布到不同機(jī)器的庫上,因此對于減輕MySQL數(shù)據(jù)庫的壓力來說,幫助不是很大,大家還是競爭同一個物理機(jī)的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)IO,最好通過分庫分表來解決。
水平切分的優(yōu)點:
不存在單庫數(shù)據(jù)量過大、高并發(fā)的性能瓶頸,提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和負(fù)載能力 應(yīng)用端改造較小,不需要拆分業(yè)務(wù)模塊缺點:
跨分片的事務(wù)一致性難以保證 跨庫的join關(guān)聯(lián)查詢性能較差 數(shù)據(jù)多次擴(kuò)展難度和維護(hù)量極大水平切分后同一張表會出現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)庫/表中,每個庫/表的內(nèi)容不同。幾種典型的數(shù)據(jù)分片規(guī)則為:
2.1 根據(jù)數(shù)值范圍按照時間區(qū)間或ID區(qū)間來切分。例如:按日期將不同月甚至是日的數(shù)據(jù)分散到不同的庫中;將userId為1~9999的記錄分到第一個庫,10000~20000的分到第二個庫,以此類推。某種意義上,某些系統(tǒng)中使用的'冷熱數(shù)據(jù)分離',將一些使用較少的歷史數(shù)據(jù)遷移到其他庫中,業(yè)務(wù)功能上只提供熱點數(shù)據(jù)的查詢,也是類似的實踐。
這樣的優(yōu)點在于:
單表大小可控 天然便于水平擴(kuò)展,后期如果想對整個分片集群擴(kuò)容時,只需要添加節(jié)點即可,無需對其他分片的數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移 使用分片字段進(jìn)行范圍查找時,連續(xù)分片可快速定位分片進(jìn)行快速查詢,有效避免跨分片查詢的問題。缺點:
熱點數(shù)據(jù)成為性能瓶頸。連續(xù)分片可能存在數(shù)據(jù)熱點,例如按時間字段分片,有些分片存儲最近時間段內(nèi)的數(shù)據(jù),可能會被頻繁的讀寫,而有些分片存儲的歷史數(shù)據(jù),則很少被查詢一般采用hash取模mod的切分方式,例如:將 Customer 表根據(jù) cusno 字段切分到4個庫中,余數(shù)為0的放到第一個庫,余數(shù)為1的放到第二個庫,以此類推。這樣同一個用戶的數(shù)據(jù)會分散到同一個庫中,如果查詢條件帶有cusno字段,則可明確定位到相應(yīng)庫去查詢。
優(yōu)點:
數(shù)據(jù)分片相對比較均勻,不容易出現(xiàn)熱點和并發(fā)訪問的瓶頸缺點:
后期分片集群擴(kuò)容時,需要遷移舊的數(shù)據(jù)(使用一致性hash算法能較好的避免這個問題) 容易面臨跨分片查詢的復(fù)雜問題。比如上例中,如果頻繁用到的查詢條件中不帶cusno時,將會導(dǎo)致無法定位數(shù)據(jù)庫,從而需要同時向4個庫發(fā)起查詢,再在內(nèi)存中合并數(shù)據(jù),取最小集返回給應(yīng)用,分庫反而成為拖累。以上就是MySQL 分表分庫怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)切分的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于MySQL 分表分庫進(jìn)行數(shù)據(jù)切分的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章!
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