分库
分库讲白了就是比如现在你有一个数据库服务器,数据库中有两张表分别是用户表和订单表。
如果要分库的话现在你需要买两台机子,搞两个数据库分别放在两台机子上,并且一个数据库放用户表,一个数据库放订单表。
这样存储压力就分担到两个服务器上了,但是会带来新的问题,所以东西变复杂了都会有新的问题产生。
1、联表查询问题
也就是join了,之前在一个数据库里面可以用上join用一条sql语句就可以联表查询得到想要的结果,但是现在分为多个数据库了,所以join用不上了。就比如现在要查注册时间在2019年之后用户的订单信息,你就需要先去数据库A中用户表查询注册在2019年之后的信息,然后得到用户id,再拿这些id去数据库B订单表中查找订单信息,然后再拼接这些信息返回。所以等于得多写一些代码了。
2、事务问题
搞数据库基本上都离不开事务,但是现在不同的数据库事务就不是以前那个简单的本地事务了,而是分布式事务了,而引入分布式事务也提高了系统的复杂性,并且有些效率不高还会影响性能例如Mysql XA。还有基于消息中间件实现分布式事务的等等这里不展开讲述。
分表
我们已经做了分库了,但是现在情况是我们的表里面的数据太多了,就一不小心你的公司的产品火了,像抖音这种,所有用户如果就存在一张表里吃不消,所以这时候得分表。分别又分垂直分表和水平分表。
垂直分表
垂直分表的意思形象点就像坐标轴的y轴,把x轴切成了两半,对应到我们的表就是比如我们表有10列,现在一刀切下去,分成了两张表,其中一张表3列,另一张表7列。
这个一刀切下去让两个表分别有几列不是固定的,垂直分表适合表中存在不常用并且占用了大量空间的表拆分出去。
就拿头条的用户信息,比如用户表只有用户id、昵称、手机号、个人简介这4个字段。但是手机号和个人简介这种信息就属于不太常用的,占用的空间也不小,个人简介有些人写了一坨。所以就把手机号和个人简介这两列拆分出去。
那垂直分表影响就是之前只要一个查询的,现在需要两次查询才能拿到分表之前的完整用户表信息。
水平分表
水平分表的意思形象点就像坐标轴的x轴,把y轴切成了两半(当然不仅限于切一刀,可以切好几份)。也拿用户表来说比如现在用户表有5000万行数据,我们切5刀,分成5个表,每个表1000万行数据。
水平分表就适合用户表行数很多的情况下,一般单表行数超过5000万就得分表,如果单表的数据比较复杂那可能2000万甚至1000万就得分了,这个得看实际情况有些表很简单可能一亿行都不用分。所以当一个表行数超过千万级别的时候关注一下,如果没有性能问题就可以再等等看,不要急着分表,因为分表会是带来很多问题。
水平分表的问题比垂直分表就更烦了。要考虑怎么切,讲的高级点就叫路由。
1、按id也就是范围路由,比如id 值1999万的放一张表,1000万1999放一张表,一次类推。这个得试的,因为范围分的大了,可能性能还有问题,范围分的小了。那表不得多死。
这种分法的好处就是容易切啊,简单粗暴,以后新增的数据分表都不会影响到之前的数据,之前的数据都不需要移动。
2、哈希路由
就是取几列哈希一下看看数据哪个库,比如拿id来做哈希,1500取余8等于4,所以这条记录就放在user_4这个表中,2011取余8等于3,所以这条记录就放在user_3中。
这种分法好处就是分的很均匀,基本上每个表的数据都差不多,但是以后新增数据又得分表了咋办,以前的数据都得动,比较烦!
3、搞一张表来存储路由关系
还是拿用户表来说,就是弄一个路由表,里面存userId和表编号,表示这个userId是这张user表的的。
这种方式也简单,之后又要分表了之后改改路由表,迁移一部分数据。但是这种方法导致每次查询都得查两次,并且如果路由表太大了,那路由表又成为瓶颈了!
再说说查询时候的问题。
比如你要查注册时间最早的前100名用户,这就等于你得在水平分的每一张表都order by 一下注册时间并且取100个,然后再把每个表的100个结果对比一下得到最终的结果。
首先操作变麻烦了,以前一个order by就搞定的事情现在变的复杂了,而且还得考虑一个因素就是时间的问题,如果你拆成了20个表,那你得执行20个order by,如果是串行执行的话,这个时间开销也是个问题!
分库分表的实现
具体实现也分为程序代码封装、数据库中间件封装。实现难度会比读写分离更大,至于两种封装的比较在讲读写分离时候已经说了,这里不再赘述。
总结
说了这么多好像分库分表一点都不好啊,没错会引入很多问题,所以在架构设计要遵循演化原则,任何东西都不是一蹴而就的,在不同场景适配不同的架构,架构只有合适的,没有一个架构可以适配任何场景。
在软件中简单够用就是好的,技术没有贵贱,不是用了分布式就牛逼,越复杂的系统维护的成本和难度越高,出现问题的几率越大。这种架构的演化往往都是被用户所驱动的,可以说是"不得已而为之"。
基本上单机数据库可以支撑10万用户量级别。所以一般情况下像数据库吃不消就升级硬件,优化数据库配置、优化代码、引入redis等。只有在真的不行了才上这些更复杂的东西。