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  • 分库分表

    为什么需要分?

    关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。

    什么时候分?

    • 数据量过大,正常运维影响业务访问
    • 随着业务发展,需要对某些字段垂直拆分
    • 安全性和可用性

    需要怎么分?

    数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding),以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中,使得单一数据库中的数据量变小,通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库操作性能的目的。

    数据切分根据其切分类型,可以分为两种方式:垂直(纵向)切分和水平(横向)切分

    垂直切分

    垂直切分常见有垂直分库垂直分表两种

    垂直分库

    根据业务耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似,按业务分类进行独立划分。

    垂直分表

    基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。

    在字段很多的情况下,通过大表拆小表,更便于开发与维护,也能避免跨页问题,MySQL底层是通过数据页存储的,一条记录占用空间过大会导致跨页,造成额外的性能开销。

    另外数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘IO,从而提升了数据库性能。

    垂直切分优点

    • 解决业务系统层面的耦合,业务清晰
    • 与微服务的治理类似,也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
    • 高并发场景下,垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

    垂直切分缺点

    • 部分表无法join,只能通过接口聚合方式解决,提升了开发的复杂度
    • 分布式事务处理复杂
    • 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平切分)

    水平切分

    当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。

    水平切分分为库内分表分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果。

    库内分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同机器的库上,因此对于减轻MySQL数据库的压力来说,帮助不是很大,大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO,最好通过分库分表来解决。

    切分依据

    根据数值范围

    按照时间区间或ID区间来切分。

    优点

    • 单表大小可控
    • 天然便于水平扩展,后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移
    • 使用分片字段进行范围查找时,连续分片可快速定位分片进行快速查询,有效避免跨分片查询的问题。

    缺点

    • 热点数据成为性能瓶颈。连续分片可能存在数据热点,例如按时间字段分片,有些分片存储最近时间段内的数据,可能会被频繁的读写,而有些分片存储的历史数据,则很少被查询

    根据数值取模

    一般采用hash取模mod的切分方式

    优点

    • 数据分片相对比较均匀,不容易出现热点和并发访问的瓶颈

    缺点

    • 后期分片集群扩容时,需要迁移旧的数据(使用一致性hash算法能较好的避免这个问题)
    • 容易面临跨分片查询的复杂问题

    水平切分优点

    • 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈,提升系统稳定性和负载能力
    • 应用端改造较小,不需要拆分业务模块

    水平切分缺点

    • 跨分片的事务一致性难以保证
    • 跨库的join关联查询性能较差
    • 数据多次扩展难度和维护量极大

    问题

    • 事务一致性问题
    • 跨节点关联查询 join 问题
    • 跨节点分页、排序、函数问题
    • 数据迁移、扩容问题
    • 全局主键避重问题
      在分库分表环境中,由于表中数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键,以避免跨库主键重复问题。
      • UUID
        UUID标准形式包含32个16进制数字,分为5段,形式为8-4-4-4-12的36个字符,例如:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

        UUID是主键是最简单的方案,本地生成,性能高,没有网络耗时。但缺点也很明显,由于UUID非常长,会占用大量的存储空间;另外,作为主键建立索引和基于索引进行查询时都会存在性能问题,在InnoDB下,UUID的无序性会引起数据位置频繁变动,导致分页

      • Snowflake分布式自增ID算法
        Snowflake 64ID

        这样的好处是毫秒数在高位,生成的ID整体上按时间趋势递增;不依赖第三方系统,稳定性和效率较高

        不足就在于强依赖机器时钟,如果时钟回拨,则可能导致生成ID重复。

    参考

    1. 数据库分库分表思路
    2. MySQL数据库之分库分表方案
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