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。(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的。)
分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的)
案例:
对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,是变化频率慢,查询次数多,而且最好有很好的实时性的数据,我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量,回复数等,类似的统计信息,或者别的变化频率比较高的数据,我们把它叫做活跃数据。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。活跃数据,可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次,对冷数据进行更多的从库配置,因为更多的操作时查询,这样来加快查询速度。对热数据,可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实,对于一些特殊的活跃数据,也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存,等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库,这里只是举例,就先不说这个。
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。
案例:同上面的例子,博客系统。当博客的量达到很大时候,就应该采取横向分割来降低每个单表的压力,来提升性能。例如博客的冷数据表,假如分为100个表,当同时有100万个用户在浏览时,如果是单表的话,会进行100万次请求,而现在分表后,就可能是每个表进行1万个数据的请求(因为,不可能绝对的平均,只是假设),这样压力就降低了很多很多。
数据库的复制能解决访问问题,并不能解决大规模的并发写入问题,要解决这个问题就要考虑mysql数据切分了
数据切分,顾名思义,就是数据分散,将一台主机上的数据分摊到多台,减轻单台主机的负载压力,有两种切分方式,一种是分库,即按照业务模块分多个库,每个库中的表不一样,还有一种就是分表,按照一定的业务规则或者逻辑将数据拆分到不同的主机上,每个主机上的表是一样的,这个有点类似于Oracle的表分区。
分库又叫垂直分区,这种方式实现起来比较简单,重要的是对业务要细化,分库时候要想清楚各个模块业务之间的交互情况,避免将来写程序时出现过多的跨库操作。
分表又叫水平分区,这种方式实现起来就比垂直分区复杂些,但是它能解决垂直分区所不能解决的问题,即单张表的访问及写入很频繁,这时候就可以根据一定的业务规则(PS:如互联网BBS论坛的会员等级概念:根据会员等级来分表)来分表,这样就能减轻单表压力,并且还能解决各个模块的之间的频繁交互问题。
分库的优点是:实现简单,库与库之间界限分明,便于维护,缺点是不利于频繁跨库操作,单表数据量大的问题解决不了。
分表的优点是:能解决分库的不足点,但是缺点却恰恰是分库的优点,分表实现起来比较复杂,特别是分表规则的划分,程序的编写,以及后期的数据库拆分移植维护。
实际应用中,一般互联网企业的路线都是先分库再分表,两者结合使用,取长补短,这样发挥了mysql扩展的最大优势,但是缺点是架构很大,很复杂,应用程序的编写也比较复杂。
以上是mysql的数据切分的一些概念,数据切完了,现在要做的是怎么样在整合起来以便于外界访问,因为程序访问的入口永远只有一个,现在比较常用的解决方案是通过中间代理层来统一管控所有数据源。
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