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  •  单体项目在构建之初,数据库的负载和数据量都不大,所以不需要对数据库做拆分,小型财务系统、文书系统、ERP系统、OA系统,用一个MySQL数据库实例基本就够用了。  就像《淘宝技术这十年》里面说到的,电商业务的...

    1. 为什么要拆分数据库?

      单体项目在构建之初,数据库的负载和数据量都不大,所以不需要对数据库做拆分,小型财务系统、文书系统、ERP系统、OA系统,用一个MySQL数据库实例基本就够用了。

      就像《淘宝技术这十年》里面说到的,电商业务的数据量增长飞快,所以最开始的PHP+MySQL的架构已经不能满足实际要求了,于是淘宝想到的第一个办法就是把MySQL替换成Oracle。但是没过了多久,在08年前后,单节点的Oracle数据库也不好用了,于是淘宝终于告别了单节点数据库,开始拆分数据库。从一个节点,变成多个节点。

      拆分数据库是有讲究的,比如说拆分方法有两种:垂直切分和水平切分。那你是先水平切分还是垂直切分呢?顺序无所谓?不,顺序有所为,次序绝对不能错:先水平切分,然后垂直切分。

      2. 什么是垂直切分?

      垂直切分是根据业务来拆分数据库,同一类业务的数据表拆分到一个独立的数据库,另一类的数据表拆分到其他数据库。

      比如说一个新零售的电商数据库,我们可以把跟商品相关的数据表拆分成一个数据库,然后在这些数据表的基础之上,构建出商品系统。比如用JAVA或者PHP语言,创建出一个商城系统。然后把跟进销存相关的数据表拆分到另外一个数据库上,再用程序构建出仓库系统。

      

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      垂直切分解决了什么问题

      垂直切分可以降低单节点数据库的负载。原来所有数据表都放在一个数据库节点上,无疑所有的读写请求也都发到这个MySQL上面,所以数据库的负载太高。如果把一个节点的数据库拆分成多个MySQL数据库,这样就可以有效的降低每个MySQL数据库的负载。

      垂直切分不能解决什么问题

      垂直切分不能解决的是缩表,比如说商品表无论划分给哪个数据库节点,商品表的记录还是那么多,不管你把数据库垂直拆分的有多细致,每个数据表里面的数据量是没有变化的。

      MySQL单表记录超过2000万,读写性能会下降的很快,因此说垂直切分并不能起到缩表的效果。

      3. 什么是水平切分?

      水平切分是按照某个字段的某种规则,把数据切分到多张数据表。一张数据表化整为零,拆分成多张数据表,这样就可以起到缩表的效果了。

      

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      很多人,都会水平切分存在误解,以为水平切分出来的数据表必须保存在不同的MySQL节点上。其实水平切分出来的数据表也可以保存在一个MySQL节点上面。不是水平切分一定需要多个MySQL节点。为什么这么说呢?

      许多人不知道MySQL自带一种数据分区的技术,可以把一张表的数据,按照特殊规则,切分存储在不同的目录下。如果我们给Linux主机挂载了多块硬盘,我们完全可以利用MySQL分区技术,把一张表的数据切分存储在多个硬盘上。这样就由原来一块硬盘有限的IO能力,升级成了多个磁盘增强型的IO。如果你感兴趣数据分区的具体效果,可以看《MySQL数据库集群》这门实战课。

      水平切分的用途

      水平切分可以把数据切分到多张数据表,可以起到缩表的作用。

      但是也不是所有的数据表都要做水平切分。数据量较大的数据表才需要做数据切分,比如说电商系统中的,用户表、商品表、产品表、地址表、订单表等等。有些数据表就不需要切分,因为数据量不多,比如说品牌表、供货商表、仓库表,这些都是不需要切分的。

      水平切分的缺点

      不同数据表的切分规则并不一致,要根据实际业务来确定。所以我们在选择数据库中间件产品的时候,就要选择切分规则丰富的产品。常见的数据库中间件有:MyCat、Atlas、ProxySQL等等。有些人觉得MyCat是Java语言开发的,就怀疑MyCat运行效率。其实数据库中间件的作用相当于SQL语句的路由器。你家路由器硬件配置不怎么高,但是不影响你享用百兆宽带。MyCat也是一个道理,它仅仅是起到SQL语句转发的作用,并不会实际执行SQL语句。我推荐使用MyCat最主要的原因是它自带了非常多的数据切分规则,我们可以按照主键求模切分数据,可以按照主键范围切分数据,还可以按照日期切分数据等等。因此说,为了满足业务的需要,MyCat目前来说算是非常不错的中间件产品。

      水平切分的另一个缺点就是扩容比较麻烦,日积月累,分片迟早有不够用的时候。这时候不是首先选择增加新的集群分片。因为一个MySQL分片,需要4~8个MySQL节点(最小规模),增加一个分片的投入成本是很高的。所以正确的做法是做冷热数据分离,定期对分片中的数据归档。把过期的业务数据,从分片中转移到归档库。目前来说数据压缩比最高的MySQL引擎是TokuDB,而且带着事物的写入速度是InnoDB引擎的6-14倍。用TokuDB作为归档数据库最适合不过。

      

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      4. 为什么先做水平切分,后作垂直切分?

      随着数据量的增加,最先应该做的是数据分片,利用多块硬盘来增大数据IO能力和存储空间,这么做的成本是最低的。几块硬盘的钱就能收获不错的IO性能。

      进入到下一个阶段,数据量继续增大,这时候我们应该把数据切分到多个MySQL节点上,用MyCat管理数据切分。当然还要做数据的读写分离等等,这里不展开讨论。在后台做水平切分的同时,业务系统也可以引入负载均衡、分布式架构等等。理论上,使用了冷热数据分离之后,水平切分这种方式可以继续维持很长一段时间,数据量再大也不怕,定期归档就好了。

      数据库到了水平切分的阶段,数据量的增加已经不是更改架构设计的主要原因了。反而这个阶段业务系统承受不住了,如果再不对系统做模块拆分,业务系统也撑不下去了,所以按照模块和业务,把一个系统拆分成若干子系统。若干子系统之间,数据相对独立。比如淘宝不会跟支付支付宝分享全部数据,共享同一套数据表,这也影响各自业务的发展。所以就要弄垂直切分了,把数据表归类,拆分成若干个数据库系统。

      讲到这里,你仔细想想。如果过早的对数据库做了垂直切分,势必要重新构建若干独立的业务系统,工作量太巨大。水平切分并不需要业务系统做大幅度的修改,因此说应该先从水平切分开始做。

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  • 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。通过数据切分来提高网站性能,这里整理一份数据库的垂直切分与水平切分文档供大家研究!
  • 一个数据库由很多表构成,每个表对应着不同业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈,可以使用水平...

    垂直拆分:专库专用。 一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈,可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。相对于垂直拆分,水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中 的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,主要有分表,分库两种模式

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  • 一、数据切分的概念:  指通过某种特定条件,将我们存放在同一个数据库数据分散存放到多个数据库(主机)上,以达到分散单台设备负载效果。...一种是按照不同表(或者Schema)来切分到不同的数据库...

    一、数据切分的概念:

      指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上,以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还可以提高系统的总体可用性,因为单台设备Crash之后,只有总体数据的某部分不可用,而不是所有的数据。

      数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分;另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分.

      垂直切分的最大特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中,可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分,对应用程序的影响也更小,拆分规则也会比较简单清晰。

      水平切分于垂直切分相比,相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中,对于应用程序来说,拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂,后期的数据维护也会更为复杂一些。

      当我们某个(或者某些)表的数据量和访问量特别的大,通过垂直切分将其放在独立的设备上后仍然无法满足性能要求,这时候我们就必须将垂直切分和水平切分相结合,先垂直切分,然后再水平切分,才能解决这种超大型表的性能问题。

    二、数据的垂直切分:

      我们先来看一下,数据的垂直切分到底是如何一个切分法的。数据的垂直切分,也可以称之为纵向切分。将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”(表)组成,我们垂直的将这些“数据块”切开,然后将他们分散到多台数据库主机上面。这样的切分方法就是一个垂直(纵向)的数据切分。
      一个架构设计较好的应用系统,其总体功能肯定是由很多个功能模块所组成的,而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一个或者多个表。而在架构设计中,各个功能模块相互之间的交互点越统一,系统的耦合度就越低,系统各个模块的维护性以及扩展性也就越好。这样的系统,实现数据的垂直切分也就越容易。
      当我们的功能模块越清晰,耦合度越低,数据垂直切分的规则定义也就越容易。完全可以根据功能模块来进行数据的切分,不同功能模块的数据存放于不同的数据库主机中,可以很容易就避免掉跨数据库的Join存在,同时系统架构也非常的清晰。
      当然,很难有系统能够做到所有功能模块所使用的表完全独立,完全不需要访问对方的表或者需要两个模块的表进行Join操作。这种情况下,我们就必须根据实际的应用场景进行评估权衡。决定是迁就应用程序将需要Join的表的相关某快都存放在同一个数据库中,还是让应用程序做更多的事情,也就是程序完全通过模块接口取得不同数据库中的数据,然后在程序中完成Join操作。
      一般来说,如果是一个负载相对不是很大的系统,而且表关联又非常的频繁,那可能数据库让步,将几个相关模块合并在一起减少应用程序的工作的方案可以减少较多的工作量,是一个可行的方案。
      当然,通过数据库的让步,让多个模块集中共用数据源,实际上也是简洁的默许了各模块架构耦合度增大的发展,可能会让以后的架构越来越恶化。尤其是当发展到一定阶段之后,发现数据库实在无法承担这些表所带来的压力,不得不面临再次切分的时候,所带来的架构改造成本可能会远远大于最初的时候。
      所以,在数据库进行垂直切分的时候,如何切分,切分到什么样的程度,是一个比较考验人的难题。只能在实际的应用场景中通过平衡各方面的成本和收益,才能分析出一个真正适合自己的拆分方案。

    垂直切分的优点:
    ◆ 数据库的拆分简单明了,拆分规则明确;
    ◆ 应用程序模块清晰明确,整合容易;
    ◆ 数据维护方便易行,容易定位;
    垂直切分的缺点:
    ◆ 部分表关联无法在数据库级别完成,需要在程序中完成;
    ◆ 对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈,不一定能满足要求;
    ◆ 事务处理相对更为复杂;
    ◆ 切分达到一定程度之后,扩展性会遇到限制;
    ◆ 过读切分可能会带来系统过度复杂而难以维护。
      针对于垂直切分可能遇到数据切分及事务问题,在数据库层面实在是很难找到一个较好的处理方案。实际应用案例中,数据库的垂直切分大多是与应用系统的模块相对应,同一个模块的数据源存放于同一个数据库中,可以解决模块内部的数据关联问题。而模块与模块之间,则通过应用程序以服务接口方式来相互提供所需要的数据。虽然这样做在数据库的总体操作次数方面确实会有所增加,但是在系统整体扩展性以及架构模块化方面,都是有益的。可能在某些操作的单次响应时间会稍有增加,但是系统的整体性能很可能反而会有一定的提升。而扩展瓶颈问题,就只能依靠数据水平切分架构来解决了。

    三、数据的水平切分:

      上面一节分析介绍了数据的垂直切分,这一节再分析一下数据的水平切分。数据的垂直切分基本上可以简单的理解为按照表、模块来切分数据,而水平切分就不再是按照表或者是功能模块来切分了。一般来说,简单的水平切分主要是将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则来分散到多个表之中,每个表中包含一部分数据。
      简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中。当然,为了能够比较容易的判定各行数据被切分到哪个数据库中了,切分总是都需要按照某种特定的规则来进行的。如根据某个数字类型字段基于特定数目取模,某个时间类型字段的范围,或者是某个字符类型字段的hash值。如果整个系统中大部分核心表都可以通过某个字段来进行关联,那这个字段自然是一个进行水平分区的上上之选了。
      一般来说,像现在互联网非常火爆的Web2.0类型的网站,基本上大部分数据都能够通过会员用户信息关联上,可能很多核心表都非常适合通过会员ID来进行数据的水平切分。而像论坛社区讨论系统,就更容易按照论坛编号来进行数据的水平切分。切分之后基本上不会出现各个库之间的交互。
      所以,对于我们的示例数据库来说,大部分的表都可以根据用户ID来进行水平的切分。不同用户相关的数据进行切分之后存放在不同的数据库中。如将所有用户ID通过2取模然后分别存放于两个不同的数据库中。每个和用户ID关联上的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户相关的数据,都在同一个数据库中,即使是需要关联,也可以非常简单的关联上。

    几种典型的分片规则包括:

      按照用户ID求模,将数据分散到不同的数据库,具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。

      按照日期,将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。

      按照某个特定的字段求摸,或者根据特定范围段分散到不同的库中。

     水平切分优点:
    ◆ 表关联基本能够在数据库端全部完成;
    ◆ 不会存在某些超大型数据量和高负载、高并发的性能瓶颈问题,提高了系统的稳定性和负载能力;
    ◆ 应用程序端整体架构改动相对较少;
    ◆ 事务处理相对简单;
    ◆ 只要切分规则能够定义好,基本上较难遇到扩展性限制,join操作基本可以数据库做。
    水平切分的缺点:
    ◆ 切分规则相对更为复杂,很难抽象出一个能够满足整个数据库的切分规则;

    分片事务一致性难以解决;

    跨库join性能较差;

    ◆ 后期数据的维护难度有所增加,人为手工定位数据更困难;

    ◆ 应用系统各模块耦合度较高,可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难。

    四、垂直与水平切分的联合使用:

      每一个应用系统的负载都是一步一步增长上来的,在开始遇到性能瓶颈的时候,大多数架构师和DBA都会选择先进行数据的垂直拆分,因为这样的成本最先,最符合这个时期所追求的最大投入产出比。然而,随着业务的不断扩张,系统负载的持续增长,在系统稳定一段时期之后,经过了垂直拆分之后的数据库集群可能又再一次不堪重负,遇到了性能瓶颈。

     联合切分的优点:

    ◆ 可以充分利用垂直切分和水平切分各自的优势而避免各自的缺陷;

    ◆ 让系统扩展性得到最大化提升;

    联合切分的缺点:

    ◆ 数据库系统架构比较复杂,维护难度更大;

    ◆ 应用程序架构也相对更复杂。

    数据源整合的两种解决思路:

    1. 在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个数据库,在模块内完成数据的整合;

    2. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明;(MyCat)

    利用MySQLProxy实现数据切分及整合:

      MySQLProxy是MySQL官方提供的一个数据库代理层产品,和MySQLServer一样,同样是一个基于GPL开源协议的开源产品。可用来监视、分析或者传输他们之间的通讯信息。他的灵活性允许最大限度的使用它,目前具备的功能主要有连接路由,Query分析,Query过滤和修改,负载均衡,以及基本的HA机制等。
      MySQLProxy实际上是在客户端请求与MySQLServer之间建立了一个连接池。所有客户端请求都是发向MySQLProxy,然后经由MySQLProxy进行相应的分析,判断出是读操作还是写操作,分发至对应的MySQLServer上。对于多节点Slave集群,也可以起做到负载均衡的效果。以下是MySQLProxy的基本架构图:

     

    五、针对数据切分后数据Join的难度处理经验:

    第一原则:能不切分尽量不要切分。

    第二原则:如果要切分一定要选择合适的切分规则,提前规划好。

    第三原则:数据切分尽量通过数据冗余或表分组(Table Group)来降低跨库Join的可能。

    第四原则:由于数据库中间件对数据Join实现的优劣难以把握,而且实现高性能难度极大,业务读取尽量少使用多表Join。

    参考:https://blog.csdn.net/fly_as_tadpole/article/details/87870626

    https://www.cnblogs.com/grefr/p/6088547.html

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Harriett-Lin/p/10789352.html

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  • 数据库水平与垂直拆分:垂直(纵向)拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间表结构不同。水平(横向)拆分:将同一个表数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库...

    近端时间在面试,发现很多面试官或者面试都把数据的水平拆分合垂直拆分给搞混了,今天特意写了一篇博客来说说水平拆分和垂直拆分希望对程序猿们有所帮助。

    数据库水平与垂直拆分:

    垂直(纵向)拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。

    水平(横向)拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同。

    数据表的水平与垂直拆分:

    垂直拆分:按字段功能主次拆分,比如最常见的商品表、商品图片表、商品详细信息...表与表之间的结构不同

    水平拆分:同数据库的水平拆分原理一样主要是将数据进行拆分保存到不同的表当中,这些表的结构完全相同。、

    使用用垂直拆分要主要看系统是否适合这种拆分方式,如系统可分为用户系统,商品系统、订单系统等这些业务比较明确的比较适合使用垂直拆分,垂直拆分能很好分散数据库压力。业务模块不清晰,模块耦合度较高的系统并不适合垂直拆分。垂直拆分并不能彻底解决所有的压力问题,例如有一张8000w的订单表而且订单随着时间还在一直增加,操作起这张订单表压力依然很大,如我们需要在这个表中增加(insert)一条新的数据,insert完毕后,数据库会针对这张表重新建立索引,8000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的,这类情况就可以使用到水平拆分了,可以将表分成100个table,table_001一直到table_100,8000w数据平均分下来就是80万的数据(经过实际测试mysql数据量达到400w的时候性能明显降低,故而应将单个mysql的数据量控制在300W以内),这时候我们向一张只有80w行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降,极大了提高了DB的运行时效率,提高了DB的并发量,这种拆分就是水平(横向)拆分

    数据库拆的实现方式:

    垂直拆分,拆分方式实现起来比较简单,根据表名访问不同的数据库就可以了这里不多讲。横向拆分的规则很多,这里总结了以下几点:

    1、顺序拆分:例如订单表可以按订单的日期按年份才分,2016年的放在db1中,2017年的db2,以此类推。当然也可以按主键标准拆分。

    优点:可部分迁移

    缺点:数据分布不均,可能2016年的订单有200W,2017年的有800W。

    2、hash取模分: 例如订单表对user_id进行hash(或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可),然后用一个特定的数字,比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话,我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算,也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能:结果为1的时候对应DB1;结果为2的时候对应DB2;结果为3的时候对应DB3;结果为0的时候对应DB4,这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。

    优点:数据分布均匀

    缺点:数据迁移的时候麻烦;不能按照机器性能分摊数据 。

    3、在认证库中保存数据库配置,就是建立一个DB,这个DB单独保存user_id到DB的映射关系,每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库,以得到具体的DB信息,然后才能进行我们需要的查询操作。

    优点:灵活性强,一对一关系

    缺点:每次查询之前都要多一次查询,会造成一定的性能损失。

    ps:暂时只想到这些希望对大家有帮助,如果有更好的方法欢迎留言区评论交流

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数据库的垂直切分与水平切分