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。
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。
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
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?
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。
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
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。 软件层面包括:SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等; 硬件层面主要是增加机器性能。 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。
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 场景1: 用户表字段过多,且大部分字段不常用,但查询时都在同一个表操作。单表已有千万条数据,单库连接数充足。应该将这个用户表 垂直分表 ,将常用的少量字段放在一个用户表中,其余字段放在另外一张表中。 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。
分库分表,来了,作为高级篇章,肯定会给大家带来不一样的地方,来听我唠 这篇主要是认识分库分表,和抛出一系列问题 场景引入 这里给一个面试题,看过我之前文章的小伙伴可能见过, 面试官:这边有个数据库- 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??
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。
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?
[在这里插入图片描述] 分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的 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。 @toc 垂直分表 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直分库 通过垂直分表性能得到了一定程度的提升,但是还没有达到要求 水平分库 水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 垂直分库是把不同表拆到不同数据库中。 一般来说,在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库,垂直分表方案,在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。
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。 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
这种情况下分库分表就特别必要了。 这里要明白一个概念,分库分表并不是绑定在一起的,我们需要根据自己的切实情况进行选择; 从我个人来看,分库是为了解决高并发问题,流量平均,分表是解决大数据量问题,数据平均; 零. 分库分表中间件的划分 分库分表中间件主要分为代理类,客户端类两种类型。 代理类中间件(eg:mycat): 作为一个单独的服务,数据库和中间件做交换,中间件负责转发。 有哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点? eg:消息表按照id拆分,每50W数据分一个表; 3.2按数据划分方式 一般有有两种分库分表的方式 一种是按批来分,就是每个库一段连续的数据,这个一般是按比如时间范围来的,但是这种一般较少用,因为很容易产生热点问题
本文链接:https://dpb-bobokaoya-sm.blog.csdn.net/article/details/102587250 本文我们来介绍下MyCat的分库分表操作 分库分表 一、分片规则介绍 二、分库配置 2.1 创建3个数据库 在master中分别创建3个数据库demo1,demo2,demo3,因为主从的关系会同步到从库中。 2.3 在mycat中创建t_user表 先删除原来创建的t_user表,然后通过mycat创建t_user表示,通过mycat创建会多出来一个_slot字段。 三、分库测试 在mycat客户端插入数据,然后去对应的物理库中查询具体的情况 insert into t_user(id,name,age)values(1,'波波烤鸭',18) 注意:插入语句的语法要完整 数据按照我们设置的规则分别存储到了各自数据的表结构中了。 然后我们来看下查询操作,通过mycat看能否将所有的数据都查询出来, ?
理论上业务只要申请到DRDS实例然后建库建表即可。稍有不同的时候需要设计物理分库的数量和物理分表的数量。后面重点首先是介绍这个分库分表的设计,然后是业务SQL如何写最佳。 分库分表设计 分库分表设计首先要根据业务选择合适的拆分维度以及拆分策略。这个在前文《分布式数据库的拆分设计实践》已经有过分析。这里重点说的分多少个库和分多少个表的选择考虑。 为什么要拆分? 分表是存在于分库中,分库在分实例里,多个实例组成了全部的业务数据。 关于分表数这里倒是有个简单万能的公式: 总分表数(N) = 总物理实例数(X)* 每个实例下的分库数(Y)* 每个分库下的分表数(Z) 所以,当你定一个总的分表数N时,这个N要能够拆分为三个数(X、Y和 每个分表名只是在分库内部不重名,不同分库的分表名是一样的。 总分表数会通过公式 N=X*Y*Z来计算。这个计算结果值不宜超过目前实践最大值(4096)。
虽然目前有很多云原生数据库,支持不分库分表或自带基本无感的分库分表。但是原理部分还需要掌握的。 具体原理和演示可以看下文。 使用user_id%16分库,决定这行数据要插入到哪个库中 2. 分库基因是user_id的最后4个bit,即1010 3. 高位基因分库 + 低位基因分表 # 由于gene只有4位,我们需要更精细的分配方式: # - 使用gene的4位,但通过不同的计算方式决定库和表 # 例如: database + 低位基因分表 database = (gene * 5) % num_databases table = (gene * 7) % num_tables return database + 低位基因分表 database = (gene * 5) % num_databases table = (gene * 7) % num_tables return database