分库分表(1) --- 理论

转载 雨点的名字 2019/9/30 21:09:37

分库分表 理论 当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。 数据切分可以分为: 和`水平切分`。 一、垂直切分 垂直切分又可以分为: 和`垂直分表`。 1、垂直分库 就是根据业务耦合性,将关

分库分表---理论

当一张表的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。

数据切分可以分为:垂直切分水平切分

一、垂直切分

垂直切分又可以分为: 垂直分库垂直分表

1、垂直分库

概念 就是根据业务耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似,按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似,

每个微服务使用单独的一个数据库。

如图:

说明

一开始我们是单体服务,所以只有一个数据库,所有的表都在这个库里。

后来因为业务需求,单体服务变成微服务治理。所以将之前的一个商品库,拆分成多个数据库。每个微服务对于一个数据库。

2、垂直分表

概念 把一个表的多个字段分别拆成多个表,一般按字段的冷热拆分,热字段一个表,冷字段一个表。从而提升了数据库性能。

如图:

说明

一开始商品表中包含商品的所有字段,但是我们发现:

1.商品详情和商品属性字段较长2.商品列表的时候我们是不需要显示商品详情和商品属性信息,只有在点进商品商品的时候才会展示商品详情信息

所以可以考虑把商品详情和商品属性单独切分一张表,提高查询效率。

3、垂直切分优缺点

优点

- 解决业务系统层面的耦合,业务清晰
- 与微服务的治理类似,也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
- 高并发场景下,垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点

- 分库后无法Join,只能通过接口聚合方式解决,提升了开发的复杂度
- 分库后分布式事务处理复杂
- 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平切分)


二、水平切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。

水平切分也可以分为:水平分库水平分表

1、水平分库

水平分库的原因

上面虽然已经把商品库分成3个库,但是随着业务的增加一个订单库也出现QPS过高,数据库响应速度来不及,一般mysql单机也就1000左右的QPS,如果超过1000就要考虑分库。

如图

2、水平分表

概念 一般我们一张表的数据不要超过1千万,如果表数据超过1千万,并且还在不断增加数据,那就可以考虑分表。

如图

3、垂直切分优缺点

优点

- 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈,提升系统稳定性和负载能力
- 应用端改造较小,不需要拆分业务模块

缺点

- 跨分片的事务一致性难以保证
- 跨库的Join关联查询性能较差
- 数据多次扩展难度和维护量极大


三、数据分片规则

我们我们考虑去水平切分表,将一张表水平切分成多张表,这就涉及到数据分片的规则,比较常见的有:Hash取模分表数值Range分表一致性Hash算法分表

1、Hash取模分表

概念 一般采用Hash取模的切分方式,例如:假设按goods_id分4张表。(goods_id%4 取整确定表)

优点

 - 数据分片相对比较均匀,不容易出现热点和并发访问的瓶颈。

缺点

- 后期分片集群扩容时,需要迁移旧的数据很难。
- 容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中,如果频繁用到的查询条件中不带goods_id时,将会导致无法定位数据库,从而需要同时向4个库发起查询,
再在内存中合并数据,取最小集返回给应用,分库反而成为拖累。

2、数值Range分表

概念 按照时间区间或ID区间来切分。例如:将goods_id为1~1000的记录分到第一个表,1001~2000的分到第二个表,以此类推。

如图

优点

- 单表大小可控
- 天然便于水平扩展,后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移
- 使用分片字段进行范围查找时,连续分片可快速定位分片进行快速查询,有效避免跨分片查询的问题。

缺点

- 热点数据成为性能瓶颈。
例如按时间字段分片,有些分片存储最近时间段内的数据,可能会被频繁的读写,而有些分片存储的历史数据,则很少被查询

3、一致性Hash算法

一致性Hash算法能很好的解决因为Hash取模而产生的分片集群扩容时,需要迁移旧的数据的难题。至于具体原理这里就不详细说,

可以参考一篇博客:一致性哈希算法(分库分表,负载均衡等)


四、分库分表带来的问题

任何事情都有两面性,分库分表也不例外,如果采用分库分表,会引入新的的问题

1、分布式事务问题

使用分布式事务中间件解决,具体是通过最终一致性还是强一致性分布式事务,看业务需求,这里就不多说。

2、跨节点关联查询 Join 问题

切分之前,我们可以通过Join来完成。而切分之后,数据可能分布在不同的节点上,此时Join带来的问题就比较麻烦了,考虑到性能,尽量避免使用Join查询。

解决这个问题的一些方法:

全局表

全局表,也可看做是 "数据字典表",就是系统中所有模块都可能依赖的一些表,为了避免跨库Join查询,可以将 这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常

很少会进行修改,所以也不担心一致性的问题。

字段冗余

利用空间换时间,为了性能而避免join查询。例:订单表保存userId时候,也将userName冗余保存一份,这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家user表"了。

数据组装

在系统层面,分两次查询。第一次查询的结果集中找出关联数据id,然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

3、跨节点分页、排序、函数问题

跨节点多库进行查询时,会出现Limit分页、Order by排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序,当排序字段就是分片字段时,通过分片规则就比较容易定位到指定的分片;

当排序字段非分片字段时,就变得比较复杂了。需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最终返回给用户。

4、全局主键避重问题

如果都用主键自增肯定不合理,如果用UUID那么无法做到根据主键排序,所以我们可以考虑通过雪花ID来作为数据库的主键,

有关雪花ID可以参考我之前写的博客:静态内部类单例模式实现雪花算法

5、数据迁移问题

采用双写的方式,修改代码,所有涉及到分库分表的表的增、删、改的代码,都要对新库进行增删改。同时,再有一个数据抽取服务,不断地从老库抽数据,往新库写,

边写边按时间比较数据是不是最新的。


参考

1、分库分表

2、谈谈分库分表吧?

3、数据库分库分表思路




 我相信,无论今后的道路多么坎坷,只要抓住今天,迟早会在奋斗中尝到人生的甘甜。抓住人生中的一分一秒,胜过虚度中的一月一年!(16)


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