一般来说,高并发,海量数据存储的解决方法有:缓存加速,读写分离,垂直拆分,分库分表,冷热数据分离,ES 辅助搜索,NoSQL 等方式,分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表,并发高就分库。 为什么要分库分表? 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片(范围分片) 思考;分库分表如何平滑过渡? 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?
为什么要进行分库分表? 当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表? 当数据库大到一定程度的时候,我们采用优化硬件,优化表的结构,这种方法还是无法满足的时候,就要进行分库分表。 分库分表是什么? 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式,他们分别是垂直分表,垂直分库,水平分库和水平分表。 分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO,硬件资源,连接数的瓶颈,同时也带来了一些问题。 结语(重点) 如标题所示,我们不能为了分库分表而分库分表,首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的,也就是如果没有性能瓶颈,没必要使用分库分表,毕竟技术是为了更好的服务于性能。
垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表,现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题,但是,却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 读写分离 读写分离一般适用于主从结构,从节点负责读,主节点负责写 分库分表 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力,又需要面对海量数据的存储问题,这时需要对数据库既采用分表策略,又采用分库策略,以便同时扩展系统的并发处理能力 ,以及提升单表的查询性能,这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂,一种分库分表的路由策略如下: 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上?
场景: 数据存储中,相互关系的表,尽量分库时落到同一个库中,避免遍历多个库查询,而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作,余数相同的id落到相同的库中,或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以,n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量,即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数,即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以,需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
单表1千万数据,未来1年还会增长多500万,性能比较慢,说下你的优化思路 回答这道题,不能直接分库分表,应当这样回答 这个可以从两方面来考虑,一种是分库分表,一种是优化,分库分表带来的问题是很多的,所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过,一个单体项目,比如商城,用户表,商品表,订单表,都在一个库中,微服务做的话,一个微服务一个库,这个就是垂直分库。 详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点:垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平: 水平分库,水平分表,他们一般一起做,解决单表数据量多的情况,一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题 分库分表策略 我们做海量数据处理,一般指的是水平的分库分表, 那么分的策略是什么?按照什么去分?? (库-取余) id /2 % 4 (表) 1 1 0 2 0 1 3 1 1 4 0 2 5 1 2 6 0 3 7 1 3 8 0 0 9 1 0 优点
这时候可以在设计上进行解决: 采用分库分表的形式,对于业务数据比较大的数据库可以采用分表,使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快,影响了业务接口的响应时间,但是 MySQL 实例的负载并不高,这时候只需要分表,不需要分库(拆分实例)。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库,例如一个电商系统shop库按业务分有订单表,会员表,商品表,按业务拆分后,响应的shop库被拆分到三个RDS实例中,数据库写入能力提升,服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度,维护量大 例如上面会员库一分为二,根据userid % 2将数据分库或分表存储存储,但随着业务量快速提升,两个库已经不够用,需要分成更多,例如10个,那么分库分表逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键,分库分表了之后就不行了,会出现id 重复。
一:分库分表介绍 1.1什么是分库分表? ,解决单张大表查询性能问题; 对于关系型数据库来说,磁盘I/O会成为其瓶颈,通过缓存热点数据,在一定程度来可提升系统性能; 二:分库分表方式 分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括: 垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式; 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表,每张表仅存储其中一部分字段; 垂直分表拆解了原有的表结构 :垂直分表、垂直分库、水平分库和水平分表 垂直分表:可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。 若数据量极大,且持续增长,再考虑水平分库水平分表方案。 总之,基于开发和维护成本比考虑,非必须,不要对数据库做分库分表处理!
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash:hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容,扩容需要数据迁移 范围分片:例如按年分,按月,按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ,扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表? 一般考虑10年的数据量即可,如果是基于Hash,扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理? 如果是绑定表,即有关联的一组表,例如订单与订单详情表,使用同一个分库分表策略。 如果就是落在不同的库,例如订单,商品,可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了,某个用户手机号,找到用户信息? 加一张关联表, phone -> userId, 先根据phone 查找userId,之后根据userId ,查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产?
一.概述 分库分表,顾名思义,既分库亦分表,拆分方式有垂直和水平,通过将单一的数据库,表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢? 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合,提高查询速度; 进行分库分表 INS: 当一张表每秒产生十万级数据时,如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog,实时采集 datanode 特点:datanode数据库相同,表结构不同,表数据不同 垂直分表,将表,根据column拆分到若干个datanode 特点:datanode表结构不同,数据不同 水平拆分: 水平分库,将一个数据库及其表数据,按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点:库表结构相同,但数据不同 开源数据库中间件,依赖于java环境,在前端相当于一个数据库,在后端与datanode通过jdbc,或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1,分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表。 所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑分表,首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后: 首先存储引擎的使用不同,冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思,就可以看出来,是把大的表结构,横向切割为同样结构的不同表,如,用户信息表,user_1,user_2 等。 表结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的表,如根据用户ID来取模划分。 分表理由:根据数据量的规模来划分,保证单表的容量不会太大,从而来保证单表的查询等处理能力。
在文章开头先抛几个问题: (1)什么时候才需要分库分表呢?我们的评判标准是什么? (2)一张表存储了多少数据的时候,才需要考虑分库分表? (3)数据增长速度很快,每天产生多少数据,才需要考虑做分库分表? 这些问题你都搞清楚了吗?相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表? 首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。 分库分表详解 下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好,那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢?不要激动,冷静一下,分库分表的确解决了很多问题,但是也给系统带来了很多复杂性,下面简要说一说。 (5)多数据源 分库分表之后可能会面临从多个数据库或多个子表中获取数据,一般的解决思路有:客户端适配和代理层适配。
为什么要分库分表# ① 从连接数来看,根据官方文档,5.1.17以上版本,单台mysql数据库的连接数默认是151,上限为10w,虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数,或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力,提高稳定性,在高并发访问的时候可以增大连接负载,提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大,查询效率低下的问题,降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分,比如一个系统分成很多个模块,有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等,每个模块占用一个数据库,这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表,用某个相同的字段把这些表关联起来,划分依据可以如下: ① 若某个字段存储的信息占用空间大,可以把这个字段用一张表独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新表,因为频繁查表容易导致锁表,会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单表中的字段太多,也可以考虑垂直分表 ④ …… 图片 2.2.2 水平分表# 水平分表不用拆字段
为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式,主要是两种:垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度,一般又分为分库和分表,所以组成的拆分策略最终如下: # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库:以表为依据,根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点: 每个库的表结构都不一样。 MyCat:数据库分库分表中间件,不用调整代码即可实现分库分表,支持多种语言,性能不及前者。 本次课程,我们选择了是MyCat数据库中间件,通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略,只需要在MyCat中配置即可。
MySQL分库分表高并发系统中,数据只用一张表或者一个库存储会大大地限制性能,所以我们可以进行分库分表来性能提升。 (垂直分表)数据库中有很多个库,每个库中保存的表都错综复杂,没有章法。所以我们将所有的 用户表 集中放在一个库中,所有的 订单表 集中放在一个库中,所有的 商品表 放在另外一个库中。 (水平分库)实际案例个人理解:一个表的字段过多的时候,各个字段的访问频率又不均的情况下,我们就可以考虑 垂直分表 ;单表的数据量过大,导致查询效率下降的情况下,我们就可以考虑 水平分表 ;业务复杂,模块之间互相独立的情况下 水平分表场景5: 有一个用户信息表,既存储用户基本信息,也存储大量可选的扩展属性(JSON格式),字段很多且更新频率不同。 垂直分库场景7: 日志系统,日志每天几亿条,查询按时间和日志类型范围扫描。每天几亿条,水平分库分表,按照时间来分区最合适。
关注高并发、高可用的架构设计,对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。 让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库分表”了吗?“分库分表”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库分表 水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同,唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图: ? 同时,这也会带来一些复杂的技术问题和挑战(例如:跨分片的复杂查询,跨分片事务等) 6分库分表的难点 垂直分库带来的问题和解决思路: 跨库join的问题 在拆分之前,系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过
分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。 路由 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。 MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 其实是可以处理的大表的。我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表 属于一个非常核用的表:朋友关系表。 但这种方式可以说不是一个最佳方式。 所以分库分表还就是一个比较好的选择了。 那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的.
分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。 路由 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。 MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 其实是可以处理的大表的。我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表 属于一个非常核用的表:朋友关系表。 但这种方式可以说不是一个最佳方式。 所以分库分表还就是一个比较好的选择了。 那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的.
ID生成器Snowflake自定义wrokId实战 环境搭建大集合 环境搭建大集合(持续更新) 分库分表 分库分表之数据库分片分类 前情摘要: 1、数据库性能优化 2、分库分表之优缺点分析 3、分库分表之数据库分片分类 MySQL水平分库分表策略:RANGE范围拆分详解 一、RANGE范围拆分的核心逻辑 RANGE拆分是按数据主键的取值范围将数据划分到不同分表/分库中,本质是通过区间分段实现数据分片。 区间边界设计困难 区间大小难以预估:过小导致分片数激增,过大导致单表数据量再次超限;空间维度中地域流量不均衡可能导致分库负载失衡 ★★★★☆ Hash取模分库分表策略:均匀分布与扩容挑战详解 一、Hash 三、Hash取模的核心优势 数据均匀分布,避免热点集中 通过哈希取模,数据在各库表间的分布偏差可控制在5%以内。 总结 分片策略对比: 扩展阅读:MySQL官方分库分表方案 觉得有用请点赞收藏! 如果有分库分表相关问题,欢迎评论区留言讨论~
1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 二.分库分表 1、水平分库 1、概念:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。 2、结果: 每个库的结构都一样; 每个库的数据都不一样,没有交集; 所有库的并集是全量数据; 3、场景:系统绝对并发量上来了,分表难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 4、分析:表的数据量少了,单次SQL执行效率高,自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 1、概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。 4、垂直分表 1、概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。
四.分库分表步骤 根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。 五.分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询 映射法 关于xbit基因,例如要分8张表,23=8,故x取3,即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 1、水平扩容库(升级从库法) 注:扩容是成倍的。 六.分库分表总结 分库分表,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是分表?水平还是垂直?分几个?)。且不可为了分库分表而拆分。