MySQL分庫分表方案

2021-10-10 20:19:03 字數 2849 閱讀 7170

不管是io瓶頸,還是cpu瓶頸,最終都會導致資料庫的活躍連線數增加,進而逼近甚至達到資料庫可承載活躍連線數的閾值。在業務service來看就是,可用資料庫連線少甚至無連線可用。接下來就可以想象了吧(併發量、吞吐量、崩潰)。

1、io瓶頸

第一種:磁碟讀io瓶頸,熱點資料太多,資料庫快取放不下,每次查詢時會產生大量的io,降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。

第二種:網路io瓶頸,請求的資料太多,網路頻寬不夠 -> 分庫。

2、cpu瓶頸

第一種:sql問題,如sql中包含join,group by,order by,非索引字段條件查詢等,增加cpu運算的操作 -> sql優化,建立合適的索引,在業務service層進行業務計算。

第二種:單錶資料量太大,查詢時掃瞄的行太多,sql效率低,cpu率先出現瓶頸 -> 水平分表。

1、水平分庫

1.概念:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將乙個庫中的資料拆分到多個庫中。2.結果:

每個庫的結構都一樣;

每個庫的資料都不一樣,沒有交集;

所有庫的並集是全量資料;

3.場景:系統絕對併發量上來了,分表難以根本上解決問題,並且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫。4.分析:庫多了,io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

2、水平分表

1.概念:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將乙個表中的資料拆分到多個表中。2.結果:

每個表的結構都一樣

每個表的資料都不一樣,沒有交集;

所有表的並集是全量資料;

3.場景:系統絕對併發量並沒有上來,只是單錶的資料量太多,影響了sql效率,加重了cpu負擔,以至於成為瓶頸。4.分析:表的資料量少了,單次sql執行效率高,自然減輕了cpu的負擔。

3、垂直分庫

1.概念:以表為依據,按照業務歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。2.結果:

每個庫的結構都不一樣;

每個庫的資料也不一樣,沒有交集;

所有庫的並集是全量資料;

3.場景:系統絕對併發量上來了,並且可以抽象出單獨的業務模組。4.分析:到這一步,基本上就可以服務化了。例如,隨著業務的發展一些公用的配置表、字典表等越來越多,這時可以將這些表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。再有,隨著業務的發展孵化出了一套業務模式,這時可以將相關的表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。

4、垂直分表

1.概念:以字段為依據,按照欄位的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴充套件表)中。2.結果:

每個表的結構都不一樣;

每個表的資料也不一樣,一般來說,每個表的字段至少有一列交集,一般是主鍵,用於關聯資料;

所有表的並集是全量資料;

3.場景:系統絕對併發量並沒有上來,表的記錄並不多,但是欄位多,並且熱點資料和非熱點資料在一起,單行資料所需的儲存空間較大。以至於資料庫快取的資料行減少,查詢時會去讀磁碟資料產生大量的隨機讀io,產生io瓶頸。

4.分析:可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點資料(可能會冗餘經常一起查詢的資料)放在一起作為主表,非熱點資料放在一起作為擴充套件表。這樣更多的熱點資料就能被快取下來,進而減少了隨機讀io。拆了之後,要想獲得全部資料就需要關聯兩個表來取資料。但記住,千萬別用join,因為join不僅會增加cpu負擔並且會講兩個表耦合在一起(必須在乙個資料庫例項上)。關聯資料,應該在業務service層做文章,分別獲取主表和擴充套件表資料然後用關聯字段關聯得到全部資料。

sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;

tddl:jar,taobao distribute data layer;

mycat:中介軟體。

注:工具的利弊,請自行調研,官網和社群優先。

根據容量(當前容量和增長量)評估分庫或分表個數 -> 選key(均勻)-> 分表規則(hash或range等)-> 執行(一般雙寫)-> 擴容問題(儘量減少資料的移動)。

1、非partition key的查詢問題(水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法)

端上除了partition key只有乙個非partition key作為條件查詢

對映法基因法

注:寫入時,基因法生成userid,如圖。關於xbit基因,例如要分8張表,23=8,故x取3,即3bit基因。根據userid查詢時可直接取模路由到對應的分庫或分表。根據username查詢時,先通過usernamecode生成函式生成username_code再對其取模路由到對應的分庫或分表。id生成常用snowflake演算法。

端上除了partition key不止乙個非partition key作為條件查詢

對映法冗餘法

注:按照orderid或buyerid查詢時路由到dbobuyer庫中,按照sellerid查詢時路由到dbo_seller庫中。感覺有點本末倒置!有其他好的辦法嗎?改變技術棧呢?

後台除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢

nosql法

冗餘法2、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題(水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法)

注:用nosql法解決(es等)。

3、擴容問題(水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法)

1.水平擴容庫(公升級從庫法)

注:擴容是成倍的。

2.水平擴容表(雙寫遷移法)

第一步:(同步雙寫)應用配置雙寫,部署;第二步:(同步雙寫)將老庫中的老資料複製到新庫中;第三步:(同步雙寫)以老庫為準校對新庫中的老資料;第四步:(同步雙寫)應用去掉雙寫,部署;

注:雙寫是通用方案。

分庫分表,首先得知道瓶頸在**,然後才能合理地拆分(分庫還是分表?水平還是垂直?分幾個?)。且不可為了分庫分表而拆分。

選key很重要,既要考慮到拆分均勻,也要考慮到非partition key的查詢。

只要能滿足需求,拆分規則越簡單越好。

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