数据库的分库分表

elarity 发布于2019-08-16 18:37 / 976人阅读

摘要：如成千上万的蚂蚁完成一项搬运工作纵向扩展又叫垂直扩展，扩展一个点的能力支撑更大的请求。如利用个人的能力，如蜘蛛侠逼停火车参考分库分表的基本思想

一概念:什么是分库分表(sharding)

1 将集中于单一节点的数据拆分并分别存储到多个数据库或表,称为分库分表
2 数据切分分为两种方式,垂直切分和水平切分
3 分库:因为表多导致数据过多使用垂直切分,垂直切分就是根据业务的耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库,按照业务分离进行独立存储
4 分表:每张表的数据非常多适合使用水平切分,即把表的数据按某种规则切分到多个数据库上

二用途:分库分表用来解决什么问题

数据库面对海量数据由于数据量过大导致的性能问题

三用例:具体的使用用例,解决了什么典型问题

Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分方法哦不同的数据库server上,从而缓解单一数据库的性能问题,

中间件

当当 sharding-jdbc

蘑菇街 TSharding

sharding

TDDL Smart Client的方式 -- 淘宝

Atlas -- 360

alibaba.cobar 阿里巴巴B2B

MyCat 基于阿里开源的Cobar

Oceanus 58同城

OneProxy 支付宝首席架构师楼方鑫

vitess 谷歌

分库分表后会遇到什么问题?

事务问题方案一,使用分布式事务. 方案二, 由应用程序和数据库共同控制

跨节点Join的问题方案,两次查询第一次找出关联数据的ID,第二次根据这些ID获得关联数据

跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题方案,并行在各节点上查询然后合并结果

数据迁移,容量规划,扩容问题

       来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度

ID问题

UUID , 结合数据库维护一个Sequence , [Twitter的分布式自增ID算法Snowflake][1]

跨分片的排序分页方案,限制能查看的页数,一定要查看可缩小范围重新查看

分库策略根据数值取模

分库数量初次建议 4 - 8

路由透明

使用框架还是自主研发

扩容

  //TODO

四其他解决方案

主从  读写分离  缓存

五熟悉原理,重新实现

//TODO

备注

1 , 横向扩展也叫水平扩展，用更多的节点支撑更大量的请求。如成千上万的蚂蚁完成一项搬运工作
2 , 纵向扩展又叫垂直扩展，扩展一个点的能力支撑更大的请求。如利用1个人的能力，如蜘蛛侠逼停火车
3 , 参考分库分表的基本思想

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