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南昌达内IT培训数据库分库常用方法分享

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2022-06-10 10:44

分库分表是程序员在做数据库优化的时候会经常用到的一个优化方法，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据库分库常用方法分享。

南昌达内IT培训数据库分库常用方法分享

1、垂直分库

读写分离很好的解决了读压力问题，每次读压力增加，可以通过加从库的方式水平扩展。但是写操作的压力随着业务爆发式的增长没有得到有效的缓解，比如用户提交订单越来越慢。通过监控MySQL数据库，我们发现，数据库写操作越来越慢，一次普通的insert操作，甚至可能会执行1秒以上。

另一方面，业务越来越复杂，多个应用系统使用同一个数据库，其中一个很小的非核心功能出现延迟，常常影响主库上的其它核心业务功能。这时，主库成为了性能瓶颈，我们意识到，必需得再一次做架构升级，将主库做拆分，一方面以提升性能，另一方面减少系统间的相互影响，以提升系统稳定性。这一次，我们将系统按业务进行了垂直拆分。如下图所示，将初庞大的数据库按业务拆分成不同的业务数据库，每个系统仅访问对应业务的数据库，尽量避免或减少跨库访问。

2、水平分库

读写分离，通过从库水平扩展，解决了读压力;垂直分库通过按业务拆分主库，缓存了写压力，但系统依然存在以下隐患：

单表数据量越来越大。如订单表，单表记录数很快就过亿，超出MySQL的极限，影响读写性能。

核心业务库的写压力越来越大，已不能再进一次垂直拆分，此时的系统架构中，MySQL主库不具备水平扩展的能力。

此时，我们需要对MySQL进一步进行水平拆分。

水平分库面临的一个问题是，按什么逻辑进行拆分。一种方案是按城市拆分，一个城市的所有数据在一个数据库中;另一种方案是按订单ID平均拆分数据。按城市拆分的优点是数据聚合度比较高，做聚合查询比较简单，实现也相对简单，缺点是数据分布不均匀，某些城市的数据量极大，产生热点，而这些热点以后可能还要被迫再次拆分。按订单ID拆分则正相反，优点是数据分布均匀，不会出现一个数据库数据极大或极小的情况，缺点是数据太分散，不利于做聚合查询。比如，按订单ID拆分后，一个商家的订单可能分布在不同的数据库中，查询一个商家的所有订单，可能需要查询多个数据库。针对这种情况，一种解决方案是将需要聚合查询的数据做冗余表，冗余的表不做拆分，同时在业务开发过程中，减少聚合查询。

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