淺談mysql數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表那些事-億級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案

mysql分庫(kù)分表一般有如下場(chǎng)景

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其中1，2相對(duì)較容易實(shí)現(xiàn),本文重點(diǎn)講講水平拆表和水平拆庫(kù),以及基于mybatis插件方式實(shí)現(xiàn)水平拆分方案落地。

在 《聊一聊擴(kuò)展字段設(shè)計(jì)》 一文中有講解到基于KV水平存儲(chǔ)擴(kuò)展字段方案,這就是非常典型的可以水平分表的場(chǎng)景。主表和kv表是一對(duì)N關(guān)系,隨著主表數(shù)據(jù)量增長(zhǎng),KV表最大N倍線性增長(zhǎng)。

這里我們以分KV表水平拆分為場(chǎng)景

對(duì)于kv擴(kuò)展字段查詢,只會(huì)根據(jù)id + key 或者 id 為條件的方式查詢,所以這里我們可以按照id 分片即可

分512張表(實(shí)際場(chǎng)景具體分多少表還得根據(jù)字段增加的頻次而定)

分表后表名為kv_000 ~ kv_511

id % 512 = 1 .... 分到 kv_001,

id % 512 = 2 .... 分到 kv_002

依次類推!

水平分表相對(duì)比較容易,后面會(huì)講到基于mybatis插件實(shí)現(xiàn)方案

場(chǎng)景:以下我們基于博客文章表分庫(kù)場(chǎng)景來(lái)分析

目標(biāo):

表結(jié)構(gòu)如下(節(jié)選部分字段):

按照user_id sharding

假如分1024個(gè)庫(kù),按照user_id % 1024 hash

user_id % 1024 = 1 分到db_001庫(kù)

user_id % 1024 = 2 分到db_002庫(kù)

依次類推

目前是2個(gè)節(jié)點(diǎn),假如后期達(dá)到瓶頸,我們可以增加至4個(gè)節(jié)點(diǎn)

最多可以增加只1024個(gè)節(jié)點(diǎn),性能線性增長(zhǎng)

對(duì)于水平分表/分庫(kù)后,非shardingKey查詢首先得考慮到

基于mybatis分庫(kù)分表,一般常用的一種是基于spring AOP方式, 另外一種基于mybatis插件。其實(shí)兩種方式思路差不多。

為了比較直觀解決這個(gè)問(wèn)題,我分別在Executor 和StatementHandler階段2個(gè)攔截器

實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源獲取接口

測(cè)試結(jié)果如下

由此可知,我們需要在Executor階段 切換數(shù)據(jù)源

對(duì)于分庫(kù):

原始sql:

目標(biāo)sql:

其中定義了三個(gè)注解

@useMaster 是否強(qiáng)制讀主

@shardingBy 分片標(biāo)識(shí)

@DB 定義邏輯表名 庫(kù)名以及分片策略

1)編寫entity

Insert

select

以上順利實(shí)現(xiàn)mysql分庫(kù),同樣的道理實(shí)現(xiàn)同時(shí)分庫(kù)分表也很容易實(shí)現(xiàn)。

此插件具體實(shí)現(xiàn)方案已開源:

目錄如下:

mysql分庫(kù)分表,首先得找到瓶頸在哪里(IO or CPU),是分庫(kù)還是分表,分多少？不能為了分庫(kù)分表而拆分。

原則上是盡量先垂直拆分 后 水平拆分。

以上基于mybatis插件分庫(kù)分表是一種實(shí)現(xiàn)思路,還有很多不完善的地方,

例如:

分庫(kù)分表最佳實(shí)踐

MySQL單表（innoDB）可以存儲(chǔ)10億級(jí)數(shù)據(jù)，只是這時(shí)候性能比較差，業(yè)界公認(rèn)MySQL單表容量在1KW以下是最佳狀態(tài)，因?yàn)檫@時(shí)它的BTREE索引樹高在3~5之間。

參考阿里開發(fā)手冊(cè)建議：

1.單表行數(shù)超過(guò) 500 萬(wàn)行或者單表容量超過(guò) 2GB，才推薦進(jìn)行分庫(kù)分表；如果預(yù)計(jì)三年后的數(shù)據(jù)量根本達(dá)不到這個(gè)級(jí)別，請(qǐng)不要在創(chuàng)建表時(shí)就分庫(kù)分表。

2.實(shí)際情況受mysql機(jī)器配置等多方面影響，可能數(shù)據(jù)量很大但性能依舊不錯(cuò)，但考慮后續(xù)發(fā)展一定要進(jìn)行分庫(kù)分表考慮。

根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的分片數(shù)據(jù)，參考如下：

根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇適當(dāng)?shù)姆制侄危_(dá)到如下要求：

分表數(shù)量和分表字段確定后，要設(shè)計(jì)一個(gè)合理的分表規(guī)則，良好的分表規(guī)則要達(dá)到如下條件：

如何保證分片數(shù)據(jù)均勻，參考：

如何保證方便后續(xù)分片擴(kuò)容，參考：

如何高效的使用分庫(kù)分表，核心是做到盡量的路由到最少的表，最好是只路由到一個(gè)表里面

核心規(guī)則如下：

階段一

階段二

階段三

本文鏈接：

分庫(kù)分表技術(shù)及技術(shù)方案

一、分庫(kù)分表的必要性

分庫(kù)分表技術(shù)的使用，主要是數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生了瓶頸，如單庫(kù)的并發(fā)訪問(wèn)或單表的查詢都超出了閾值。對(duì)系統(tǒng)使用造成一定的影響，不得已而產(chǎn)生的技術(shù)。

通過(guò)分庫(kù)分表技術(shù)來(lái)解決此類問(wèn)題，但正因?yàn)槭褂么思夹g(shù)，會(huì)產(chǎn)生ACID一系列的問(wèn)題，各類中間件解決此類問(wèn)題各有各的優(yōu)勢(shì)。

提示：如場(chǎng)景無(wú)必要，千萬(wàn)不要使用分庫(kù)分表。

二、分庫(kù)分表的思路

1、垂直區(qū)分

垂直分庫(kù)：從業(yè)務(wù)角度，一個(gè)庫(kù)分成多個(gè)庫(kù)，如把訂單和用戶信息分成兩個(gè)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)。這樣的好處就是可以微服務(wù)了。每塊的業(yè)務(wù)單獨(dú)部署，互不影響，通過(guò)接口去調(diào)用。

垂直分表：把大表分成多個(gè)小表，如熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)分開，提高查詢速度。

2、水平區(qū)分

水平分表：同一業(yè)務(wù)如數(shù)據(jù)量大了以后，根據(jù)一定的規(guī)則分為不同的表進(jìn)行存儲(chǔ)。

水平分庫(kù)：如訂單分成多個(gè)庫(kù)存儲(chǔ)，分解服務(wù)器壓力。

以上一般來(lái)說(shuō)，垂直分庫(kù)和水平分表用的會(huì)多些。

三、分庫(kù)分表的原理分析

分庫(kù)分表常用的方案：Hash取模方案和range范圍方案；

路由算法為最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法進(jìn)行存放；

1、Hash取模方案

根據(jù)取余分配到不同的表里。要根據(jù)實(shí)際情況確認(rèn)模的大小。此方案由于平均分配，不存在熱點(diǎn)問(wèn)題，但數(shù)據(jù)遷移很復(fù)雜。

2、Range范圍方案

range根據(jù)范圍進(jìn)行劃分，如日期，大小。此方案不存在數(shù)據(jù)遷移，但存在熱點(diǎn)問(wèn)題。

四、分庫(kù)分表的技術(shù)選型

1、技術(shù)選型

解決方案主要分為4種：MySQL的分區(qū)技術(shù)、NoSql、NewSQL、MySQL的分庫(kù)分表。

（1）mysql分區(qū)技術(shù)：把一張表存放在不同存儲(chǔ)文件。由于無(wú)法負(fù)載，使用較少。

（2）NoSQL（如MongoDB）：如是訂單等比較重要數(shù)據(jù)，強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，需約束一致性，不太適應(yīng)。

（3）NewSql(具有NoSQL對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理能力，還保持了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持ACID和SQL等特性):如TiDB可滿足需求。

（4）MySQL的分庫(kù)分表：如使用mysql,此種方案為主流方式。

2、中間件

解決此類問(wèn)題的中間件主要為：Proxy模式、Client模式。

（1）Proxy模式

（2）Client模式

把分庫(kù)分表相關(guān)邏輯存放在客戶端，一版客戶端的應(yīng)用會(huì)引用一個(gè)jar，然后再jar中處理SQL組合、數(shù)據(jù)庫(kù)路由、執(zhí)行結(jié)果合并等相關(guān)功能。

（3）中間件的比較

由于Client模式少了一層，運(yùn)維方便，相對(duì)來(lái)說(shuō)容易些。

五、分庫(kù)分表的實(shí)踐

根據(jù)容量（當(dāng)前容量和增長(zhǎng)量）評(píng)估分庫(kù)或分表個(gè)數(shù) - 選key（均勻）- 分表規(guī)則（hash或range等）- 執(zhí)行（一般雙寫）- 擴(kuò)容問(wèn)題（盡量減少數(shù)據(jù)的移動(dòng)）。

在這里我們選用中間件share-jdbc。

1、引入maven依賴

2、spring boot規(guī)則配置

行表達(dá)式標(biāo)識(shí)符可以使用${...}或$-{...}，但前者與Spring本身的屬性文件占位符沖突，因此在Spring環(huán)境中使用行表達(dá)式標(biāo)識(shí)符建議使用$-{...}。

3、創(chuàng)建DataSource

通過(guò)ShardingDataSourceFactory工廠和規(guī)則配置對(duì)象獲取ShardingDataSource，ShardingDataSource實(shí)現(xiàn)自JDBC的標(biāo)準(zhǔn)接口DataSource。然后即可通過(guò)DataSource選擇使用原生JDBC開發(fā)，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。

如何實(shí)現(xiàn)mysql的分庫(kù)分表

1,接收到sql;2,把sql放到排隊(duì)隊(duì)列中 ;3,執(zhí)行sql;4,返回執(zhí)行結(jié)果。在這個(gè)執(zhí)行過(guò)程中最花時(shí)間在什么地方呢？第一，是排隊(duì)等待的時(shí)間，第二，sql的執(zhí)行時(shí)間。其實(shí)這二個(gè)是一回事，等待的同時(shí)，肯定有sql在執(zhí)行。所以我們要縮短sql的執(zhí)行時(shí)間。

mysql中有一種機(jī)制是表鎖定和行鎖定，為什么要出現(xiàn)這種機(jī)制，是為了保證數(shù)據(jù)的完整 性，我舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)吧，如果有二個(gè)sql都要修改同一張表的同一條數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候怎么辦呢，是不是二個(gè)sql都可以同時(shí)修改這條數(shù)據(jù)呢？很顯然mysql 對(duì)這種情況的處理是，一種是表鎖定（myisam存儲(chǔ)引擎），一個(gè)是行鎖定（innodb存儲(chǔ)引擎）。表鎖定表示你們都不能對(duì)這張表進(jìn)行操作，必須等我對(duì) 表操作完才行。行鎖定也一樣，別的sql必須等我對(duì)這條數(shù)據(jù)操作完了，才能對(duì)這條數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。如果數(shù)據(jù)太多，一次執(zhí)行的時(shí)間太長(zhǎng)，等待的時(shí)間就越長(zhǎng)，這 也是我們?yōu)槭裁匆直淼脑颉?/p>

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