本篇內容介紹了“MySQL分庫分表的方法介紹”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
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1.為什么要分表:
當一張表的數據達到幾千萬時,你查詢一次所花的時間會變多,如果有聯合查詢的話,我想有可能會死在那兒了。分表的目的就在于此,減小數據庫的負擔,縮短查詢時間。
mysql中有一種機制是表鎖定和行鎖定,是為了保證數據的完整性。表鎖定表示你們都不能對這張表進行操作,必須等我對表操作完才行。行鎖定也一樣,別的sql必須等我對這條數據操作完了,才能對這條數據進行操作。
2. mysql proxy:amoeba
做mysql集群,利用amoeba。
從上層的java程序來講,不需要知道主服務器和從服務器的來源,即主從數據庫服務器對于上層來講是透明的??梢酝ㄟ^amoeba來配置。
3.大數據量并且訪問頻繁的表,將其分為若干個表。
比如對于某網站平臺的數據庫表-公司表,數據量很大,這種能預估出來的大數據量表,我們就事先分出個N個表,這個N是多少,根據實際情況而定。
某網站現在的數據量至多是5000萬條,可以設計每張表容納的數據量是500萬條,也就是拆分成10張表。
那么如何判斷某張表的數據是否容量已滿呢?可以在程序段對于要新增數據的表,在插入前先做統計表記錄數量的操作,當<500萬條數據,就直接插入,當已經到達閥值,可以在程序段新創建數據庫表(或者已經事先創建好),再執行插入操作。
4. 利用merge存儲引擎來實現分表
如果要把已有的大數據量表分開比較痛苦,最痛苦的事就是改代碼,因為程序里面的sql語句已經寫好了。用merge存儲引擎來實現分表, 這種方法比較適合。
舉例子:
數據庫架構
1、簡單的MySQL主從復制:
MySQL的主從復制解決了數據庫的讀寫分離,并很好的提升了讀的性能,其圖如下:
其主從復制的過程如下圖所示:
但是,主從復制也帶來其他一系列性能瓶頸問題:
寫入無法擴展
寫入無法緩存
復制延時
鎖表率上升
表變大,緩存率下降
那問題產生總得解決的,這就產生下面的優化方案,一起來看看。
2、MySQL垂直分區
如果把業務切割得足夠獨立,那把不同業務的數據放到不同的數據庫服務器將是一個不錯的方案,而且萬一其中一個業務崩潰了也不會影響其他業務的正常進行,并且也起到了負載分流的作用,大大提升了數據庫的吞吐能力。經過垂直分區后的數據庫架構圖如下:
然而,盡管業務之間已經足夠獨立了,但是有些業務之間或多或少總會有點聯系,如用戶,基本上都會和每個業務相關聯,況且這種分區方式,也不能解決單張表數據量暴漲的問題,因此為何不試試水平分割呢?
3、MySQL水平分片(Sharding)
這是一個非常好的思路,將用戶按一定規則(按id哈希)分組,并把該組用戶的數據存儲到一個數據庫分片中,即一個sharding,這樣隨著用戶數量的增加,只要簡單地配置一臺服務器即可,原理圖如下:
如何來確定某個用戶所在的shard呢,可以建一張用戶和shard對應的數據表,每次請求先從這張表找用戶的shard id,再從對應shard中查詢相關數據,如下圖所示:
單庫單表
單庫單表是最常見的數據庫設計,例如,有一張用戶(user)表放在數據庫db中,所有的用戶都可以在db庫中的user表中查到。
單庫多表
隨著用戶數量的增加,user表的數據量會越來越大,當數據量達到一定程度的時候對user表的查詢會漸漸的變慢,從而影響整個DB的性能。如果使用mysql, 還有一個更嚴重的問題是,當需要添加一列的時候,mysql會鎖表,期間所有的讀寫操作只能等待。
可以通過某種方式將user進行水平的切分,產生兩個表結構完全一樣的user_0000,user_0001等表,user_0000 + user_0001 + …的數據剛好是一份完整的數據。
多庫多表
隨著數據量增加也許單臺DB的存儲空間不夠,隨著查詢量的增加單臺數據庫服務器已經沒辦法支撐。這個時候可以再對數據庫進行水平區分。
分庫分表規則
設計表的時候需要確定此表按照什么樣的規則進行分庫分表。例如,當有新用戶時,程序得確定將此用戶信息添加到哪個表中;同理,當登錄的時候我們得通過用戶的賬號找到數據庫中對應的記錄,所有的這些都需要按照某一規則進行。
路由
通過分庫分表規則查找到對應的表和庫的過程。如分庫分表的規則是user_id mod 4的方式,當用戶新注冊了一個賬號,賬號id的123,我們可以通過id mod 4的方式確定此賬號應該保存到User_0003表中。當用戶123登錄的時候,我們通過123 mod 4后確定記錄在User_0003中。
分庫分表產生的問題,及注意事項
1.分庫分表維度的問題
假如用戶購買了商品,需要將交易記錄保存取來,如果按照用戶的緯度分表,則每個用戶的交易記錄都保存在同一表中,所以很快很方便的查找到某用戶的 購買情況,但是某商品被購買的情況則很有可能分布在多張表中,查找起來比較麻煩。反之,按照商品維度分表,可以很方便的查找到此商品的購買情況,但要查找 到買人的交易記錄比較麻煩。
所以常見的解決方式有:
通過掃表的方式解決,此方法基本不可能,效率太低了。
記錄兩份數據,一份按照用戶緯度分表,一份按照商品維度分表。
通過搜索引擎解決,但如果實時性要求很高,又得關系到實時搜索。
2.聯合查詢的問題
聯合查詢基本不可能,因為關聯的表有可能不在同一數據庫中。
3.避免跨庫事務
避免在一個事務中修改db0中的表的時候同時修改db1中的表,一個是操作起來更復雜,效率也會有一定影響。
4.盡量把同一組數據放到同一DB服務器上
例如將賣家a的商品和交易信息都放到db0中,當db1掛了的時候,賣家a相關的東西可以正常使用。也就是說避免數據庫中的數據依賴另一數據庫中的數據。
一主多備
在實際的應用中,絕大部分情況都是讀遠大于寫。Mysql提供了讀寫分離的機制,所有的寫操作都必須對應到Master,讀操作可以在 Master和Slave機器上進行,Slave與Master的結構完全一樣,一個Master可以有多個Slave,甚至Slave下還可以掛 Slave,通過此方式可以有效的提高DB集群的 QPS.
所有的寫操作都是先在Master上操作,然后同步更新到Slave上,所以從Master同步到Slave機器有一定的延遲,當系統很繁忙的時候,延遲問題會更加嚴重,Slave機器數量的增加也會使這個問題更加嚴重。
此外,可以看出Master是集群的瓶頸,當寫操作過多,會嚴重影響到Master的穩定性,如果Master掛掉,整個集群都將不能正常工作。
所以
1. 當讀壓力很大的時候,可以考慮添加Slave機器的分式解決,但是當Slave機器達到一定的數量就得考慮分庫了。
2. 當寫壓力很大的時候,就必須得進行分庫操作。
MySQL使用為什么要分庫分表
可以用說用到MySQL的地方,只要數據量一大, 馬上就會遇到一個問題,要分庫分表。
這里引用一個問題為什么要分庫分表呢?MySQL處理不了大的表嗎?
其實是可以處理的大表的。我所經歷的項目中單表物理上文件大小在80G多,單表記錄數在5億以上,而且這個表 屬于一個非常核用的表:朋友關系表。
但這種方式可以說不是一個最佳方式。因為面臨文件系統如Ext3文件系統對大于大文件處理上也有許多問題。
這個層面可以用xfs文件系統進行替換。但MySQL單表太大后有一個問題是不好解決: 表結構調整相關的操作基本不在可能。所以大項在使用中都會面監著分庫分表的應用。
從Innodb本身來講數據文件的Btree上只有兩個鎖, 葉子節點鎖和子節點鎖,可以想而知道,當發生頁拆分或是添加新葉時都會造成表里不能寫入數據。
所以分庫分表還就是一個比較好的選擇了。
那么分庫分表多少合適呢?
經測試在單表1000萬條記錄一下,寫入讀取性能是比較好的. 這樣在留點buffer,那么單表全是數據字型的保持在800萬條記錄以下, 有字符型的單表保持在500萬以下。
如果按 100庫100表來規劃,如用戶業務:
500萬*100*100 = 50000000萬 = 5000億記錄。
心里有一個數了,按業務做規劃還是比較容易的。
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