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数据库切分你了解多少?


数据库切分是系统中最关键的核心环节也是瓶颈。随着现在互联网应用的普及,使得数据库的负载非常高,数据库切分是为了保护数据库,增加缓存。当然并非所有的表都需要切分,这主要还是看具体数据的成长速度。



数据库切分的原则包括:

数据量过大,正常运行影响业务访问,数据库备份,如果表格过大,备份需要大量的磁盘IO和网络IO。例如,1T的数据在网络传输占50MB时,需要20000秒,整个过程的风险很高。



不切分尽量不切分

首先,升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等,尽最大努力。数据量达到单表瓶颈时,请考虑分库表。不要轻易使用分库表这个“大把戏”,避免“过度设计”和“过早优化”。在分库表之前,不要为了得分而得分。

修改大型DDL时,MySQL锁定全表,此时间长,此时业务无法访问该表,影响大。如果使用pt-online-schema-change,在使用过程中会制作触发器和影表,也需要很长时间。在这个操作过程中,被认为是风险时间。分割数据表,减少总量,有助于降低这一风险。



随着业务的发展,需要垂直拆分某些字段


在项目初期阶段,该设计符合简单的业务需求,便于快速反复开发。

举个例子,开始设计的用户表如图18-1:

业务迅速发展时,用户数从10w急剧增加到10亿,用户非常活跃,每次登录都更新last_login_name字段,user表不断变成update,压力很大。其他字段:id、name、personal_info不变或更新较少。此时,从业务角度分割last_login_time,建立新的user_time表。personal_info属性更新查询频率低,text字段占用空间过大。此时,必须垂直分割user_ext表。




安全性和可用性

利用水平切分,当数据库出现问题时,不会影响100%的用户,每个库只承担业务的一部分数据,可以提高整体的可用性。在业务水平上垂直分割,分割不相关业务的数据库,每个业务的数据量、访问量不同,所以因为一个业务搞挂而牵连其他数据库。




数据量迅速增加

随着业务的快速发展,表中的数据量持续增加,性能接近瓶颈时,需要考虑水平分割,制作分库分割表。此时,必须选择合适的分割规则,预测数据容量。




能够不切分就尽量不切分,在数据量过大的情况下,正常运行已经影响了业务访问就需要切分,企业的业务量不断扩展,需要垂直拆分某些字段等等,下面我们就来详细介绍一下它的切分原则。分割后,在一定程度上提高业务复杂性,数据库除了载入数据的存储和查询外,协助业务更好地实现需求也是其重要工作之一。大表经常访问和更新,锁可能会出现。切分数据,用空间更换时间,变相降低访问压力。

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