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數(shù)據(jù)庫的分庫分表

elarity / 1037人閱讀

摘要:如成千上萬的螞蟻完成一項搬運工作縱向擴展又叫垂直擴展,擴展一個點的能力支撐更大的請求。如利用個人的能力,如蜘蛛俠逼?;疖噮⒖挤謳旆直淼幕舅枷?/p>

一 概念:什么是分庫分表(sharding)
1 將集中于單一節(jié)點的數(shù)據(jù)拆分并分別存儲到多個數(shù)據(jù)庫或表,稱為分庫分表
2 數(shù)據(jù)切分分為兩種方式,垂直切分和水平切分
3 分庫:因為表多導致數(shù)據(jù)過多使用垂直切分,垂直切分就是根據(jù)業(yè)務的耦合性,將關聯(lián)度低的不同表存儲在不同的數(shù)據(jù)庫,按照業(yè)務分離進行獨立存儲
4 分表:每張表的數(shù)據(jù)非常多適合使用水平切分,即把表的數(shù)據(jù)按某種規(guī)則切分到多個數(shù)據(jù)庫上
                 
二 用途:分庫分表用來解決什么問題
數(shù)據(jù)庫面對海量數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量過大導致的性能問題
三 用例:具體的使用用例,解決了什么典型問題
Sharding的基本思想就要把一個數(shù)據(jù)庫切分成多個部分方法哦不同的數(shù)據(jù)庫server上,從而緩解單一數(shù)據(jù)庫的性能問題,    
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分庫分表后會遇到什么問題?

事務問題 方案一,使用分布式事務. 方案二, 由應用程序和數(shù)據(jù)庫共同控制

跨節(jié)點Join的問題 方案,兩次查詢 第一次找出關聯(lián)數(shù)據(jù)的ID,第二次根據(jù)這些ID獲得關聯(lián)數(shù)據(jù)

跨節(jié)點的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題 方案,并行在各節(jié)點上查詢?nèi)缓蠛喜⒔Y果

數(shù)據(jù)遷移,容量規(guī)劃,擴容問題

       來自淘寶綜合業(yè)務平臺團隊,它利用對2的倍數(shù)取余具有向前兼容的特性(如對4取余得1的數(shù)對2取余也是1)來分配數(shù)據(jù),避免了行級別的數(shù)據(jù)遷移,但是依然需要進行表級別的遷移,同時對擴容規(guī)模和分表數(shù)量都有限制。總得來說,這些方案都不是十分的理想,多多少少都存在一些缺點,這也從一個側面反映出了Sharding擴容的難度 

ID問題

UUID , 結合數(shù)據(jù)庫維護一個Sequence , [Twitter的分布式自增ID算法Snowflake][1]

跨分片的排序分頁 方案,限制能查看的頁數(shù),一定要查看可縮小范圍重新查看

分庫策略 根據(jù)數(shù)值取模

分庫數(shù)量 初次建議 4 - 8

路由透明

使用框架還是自主研發(fā)

擴容
  //TODO
四 其他解決方案
主從  讀寫分離  緩存   
五 熟悉原理,重新實現(xiàn)
//TODO
備注

1 , 橫向擴展 也叫 水平擴展,用更多的節(jié)點支撐更大量的請求。 如成千上萬的螞蟻完成一項搬運工作
2 , 縱向擴展 又叫 垂直擴展,擴展一個點的能力支撐更大的請求。如利用1個人的能力,如蜘蛛俠逼?;疖?br> 3 , 參考 分庫分表的基本思想

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