老大让我优化数据库,我上来就分库分表,他过来就是一jio。。。

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介: 记得,如果有人问你做数据库优化最有效的方式是什么?

记得,如果有人问你做数据库优化最有效的方式是什么?


SQL优化、分布式集群、分库分表!干就完了~


但上来就考虑分库分表真的合适么,你对分库分表又理解多少呢?什么时候分?有几种分法儿?


首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:


分库:


由单个数据库实例拆分成多个数据库实例,将数据分布到多个数据库实例中。


分表:


由单张表拆分成多张表,将数据划分到多张表内。


要知道,对于大型互联网项目,数据量级可能不是我们能想到的,每日新增数据量过千万是常有的事儿,想靠单台MySQL服务器是不现实的。你项羽在牛B,也顶不住四个队友挂机啊!!项羽:???

随着业务数据量和网站QPS日益增高,对数据库压力也越来越大,单机版数据库很快会到达存储和并发瓶颈,就需要做数据库性能方面的优化,分库分表采取的是分而治之的策略,分库目的是减轻单台MySQL实例存储压力及可扩展性,而分表是解决单张表数据过大以后查询的瓶颈问题,坦白说,这些问题也是所有关系型数据库的“硬伤”。


今天我们就基于常见分库、分表的策略方式以及场景,来搞清楚我们到底啥时候用的到。常用策略包括:垂直分表、水平分表、垂直分库、水平分库。


一、朴实无华的 - 分表

image.png

1、垂直分表

垂直分表,或者叫竖着切表,是不是感受到该策略是以字段为依据的!主要按照字段的活跃性、字段长度,将表中字段拆分到不同的表(主表和扩展表)中。


特点:


每个表的结构都不一样;


每个表的数据也不一样,有一个关联字段,一般是主键或外键,用于关联兄弟表数据;


所有兄弟表的并集是该表的全量数据;


场景:


有几个字段属于热点字段,更新频率很高,要把这些字段单独切到一张表里,不然innodb行锁很恶心的,锁死你呀,如用户表里的余额字段?不,我的余额就很稳定,一直是0。。


有大字段,如text,存储压力很大,毕竟innodb数据和索引是同一个文件;同时,我又喜欢用SELECT *,你懂得,这磁盘IO消耗的,跟玩儿似的,谁都扛不住的。


有明显的业务区分,或表结构设计时字段冗余;有些小伙伴看到第一点时,就发现陈哈哈是个菜鸡,用户表怎么会有余额字段?明显有问题啊!赶紧先到评论区喷陈哈哈一波,然后笑嘻嘻的发现原来是个小尾巴,真不要脸是吧。。是的,因此不同业务我们要把具体字段拆开,这样才有利于业务后续扩展哦。


2、水平分表

水平分表,也叫“横着切”。。以行数据为依据进行切分,一般按照某列的自容进行切分。


如手机号表,我们可以通过前两位或前三位进行切分,如131、132、133 → phone_131、phone_132、phone_133,手机号有11位(100亿),量大是很正常的事儿,这年头谁家老头老太太每个手机呢是吧。这样切就把一张大表切成了好几十张小表,数据量不就下来了。


有同学就问了那我怎么知道我这手机号查哪个表呢?一看你就没认真看前两行标红的点,为啥标红嘞?比如我查13100001111,那我截取前三位,动态拼接到查询的表名上,就行了。


特点:


每个表的结构都一样;


每个表的数据都不一样,没有交集;


所有表的并集是该表的全量数据;


场景:


单表的数据量过大或增长速度很快,已经影响或即将会影响SQL查询效率,加重了CPU负担,提前到达瓶颈。记得水平分表越早越好,别问我为什么。。


二、花里胡哨的 - 分库

需要你注意的是,传统的分库和我们熟悉的集群、主从复制可不是一个事儿;多节点集群是将一个库复制成N个库,从而通过读写分离实现多个MySQL服务的负载均衡,实际是围绕一个库来搞的,这个库称为Master主库。


而分库就不同了,分库是将这个主库一分为N,比如一分为二,然后针对这两个主库,再配置2N个从库节点。


1、垂直分库

纵向切库,太经典的切分方式,基于表进行切分,通常是把新的业务模块或集成公共模块拆分出去,比如我们最熟悉的单点登录、鉴权模块。熟悉的味道,记得有一次我把一些没用的表切到一个性能很好的服务器中,这服务器我专门用来学习,后来也不知被哪个狗腿子告密了~

image.png

特点:


每个库的表都不一样;


表不一样,数据就更不一样了~ 没有任何交集;


每个库相对独立,模块化;


场景:


可以抽象出单独的业务模块时,可以抽象出公共区时(如字典、公共时间、公共配置等),或者想有一台属于自己的服务器时?


2、水平分库

以行数据为依据,将一个库中的数据拆分到多个库中。大型分表体验一下?坦白说这种策略并不实用,因为会对后台开发很不友好,有很多坑,不建议采用,理解即可。


特点:


每个库的结构都一样;


每个库的数据都不一样,没有交集;


所有库的并集是全量数据;


场景:


系统绝对并发量上来了,CPU内存压力大。分表难以根本上解决量的问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库,主库磁盘接近饱和。


总结

本文就到这里,希望你学废了!其实,在实际工作中,我们在选择分库分表策略前,想到的应该是从缓存、读写分离、SQL优化等方面,因为这些能够更直接、代价更小的解决问题。


要记住动表就是动根本,你永远不知道这张表后面会连带多少历史遗留问题,如果是个很大型的项目,遇到些问题你就跟经理提议要分库分表,小心被呼死~


原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/116248222


版权声明:本文为CSDN博主「_陈哈哈」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 人工智能 NoSQL
AI大模型应用实践 八:如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
|
8月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
Django数据库配置避坑指南:从初始化到生产环境的实战优化
本文介绍了Django数据库配置与初始化实战,涵盖MySQL等主流数据库的配置方法及常见问题处理。内容包括数据库连接设置、驱动安装、配置检查、数据表生成、初始数据导入导出,并提供真实项目部署场景的操作步骤与示例代码,适用于开发、测试及生产环境搭建。
398 1
|
4月前
|
SQL 存储 监控
SQL日志优化策略:提升数据库日志记录效率
通过以上方法结合起来运行调整方案, 可以显著地提升SQL环境下面向各种搜索引擎服务平台所需要满足标准条件下之数据库登记作业流程综合表现; 同时还能确保系统稳健运行并满越用户体验预期目标.
312 6
|
5月前
|
缓存 Java 应用服务中间件
Spring Boot配置优化:Tomcat+数据库+缓存+日志,全场景教程
本文详解Spring Boot十大核心配置优化技巧,涵盖Tomcat连接池、数据库连接池、Jackson时区、日志管理、缓存策略、异步线程池等关键配置,结合代码示例与通俗解释,助你轻松掌握高并发场景下的性能调优方法,适用于实际项目落地。
923 5
|
7月前
|
机器学习/深度学习 SQL 运维
数据库出问题还靠猜?教你一招用机器学习优化运维,稳得一批!
数据库出问题还靠猜?教你一招用机器学习优化运维,稳得一批!
250 4
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何优化SQL查询以提高数据库性能?
这篇文章以生动的比喻介绍了优化SQL查询的重要性及方法。它首先将未优化的SQL查询比作在自助餐厅贪多嚼不烂的行为,强调了只获取必要数据的必要性。接着,文章详细讲解了四种优化策略:**精简选择**(避免使用`SELECT *`)、**专业筛选**(利用`WHERE`缩小范围)、**高效联接**(索引和限制数据量)以及**使用索引**(加速搜索)。此外,还探讨了如何避免N+1查询问题、使用分页限制结果、理解执行计划以及定期维护数据库健康。通过这些技巧,可以显著提升数据库性能,让查询更高效流畅。
|
12月前
|
关系型数据库 数据库 数据安全/隐私保护
云数据库实战:基于阿里云RDS的Python应用开发与优化
在互联网时代,数据驱动的应用已成为企业竞争力的核心。阿里云RDS为开发者提供稳定高效的数据库托管服务,支持多种数据库引擎,具备自动化管理、高可用性和弹性扩展等优势。本文通过Python应用案例,从零开始搭建基于阿里云RDS的数据库应用,详细演示连接、CRUD操作及性能优化与安全管理实践,帮助读者快速上手并提升应用性能。
|
缓存 NoSQL JavaScript
Vue.js应用结合Redis数据库:实践与优化
将Vue.js应用与Redis结合,可以实现高效的数据管理和快速响应的用户体验。通过合理的实践步骤和优化策略,可以充分发挥两者的优势,提高应用的性能和可靠性。希望本文能为您在实际开发中提供有价值的参考。
377 11
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【深入了解MySQL】优化查询性能与数据库设计的深度总结
本文详细介绍了MySQL查询优化和数据库设计技巧,涵盖基础优化、高级技巧及性能监控。
1966 1