Mysql分库分表方案_mysql spring 分表-CSDN博客
Mysql分库分表方案
最新推荐文章于 2024-03-13 10:15:46 发布
痴书先生
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分库分表
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1.为什么要分表：
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。
2. mysql proxy：amoeba
做mysql集群,利用amoeba。
从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。可以通过amoeba来配置。
3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表。
比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。
某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表。
那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。
4. 利用merge存储引擎来实现分表
如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合。
举例子：
数据库架构
1、简单的MySQL主从复制:
MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其图如下：
其主从复制的过程如下图所示：
但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：
写入无法扩展
写入无法缓存
复制延时
锁表率上升
表变大，缓存率下降
那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。
2、MySQL垂直分区
如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下：
然而，尽管业务之间已经足够独立了，但是有些业务之间或多或少总会有点联系，如用户，基本上都会和每个业务相关联，况且这种分区方式，也不能解决单张表数据量暴涨的问题，因此为何不试试水平分割呢？
3、MySQL水平分片（Sharding）
这是一个非常好的思路，将用户按一定规则（按id哈希）分组，并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中，即一个sharding，这样随着用户数量的增加，只要简单地配置一台服务器即可，原理图如下：
如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示：
单库单表 
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。 
单库多表 
随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。 
可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。 
多库多表 
随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。 
分库分表规则 
设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如，当有新用户时，程序得确定将此用户信息添加到哪个表中；同理，当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录，所有的这些都需要按照某一规则进行。 
路由 
通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。如分库分表的规则是user_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过id mod 4的方式确定此账号应该保存到User_0003表中。当用户123登录的时候，我们通过123 mod 4后确定记录在User_0003中。 
分库分表产生的问题，及注意事项 
1.分库分表维度的问题 
假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的 购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找 到买人的交易记录比较麻烦。 
所以常见的解决方式有：
通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。 
记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。 
通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。 
2.联合查询的问题 
联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。 
3.避免跨库事务 
避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。 
4.尽量把同一组数据放到同一DB服务器上 
例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。 
一主多备 
在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在 Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂 Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的 QPS.                                                       
所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。 
此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。 
所以
1. 当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。
2. 当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。 
MySQL使用为什么要分库分表 
可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。
这里引用一个问题
为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 
其实是可以处理的大表的。我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上，而且这个表 属于一个非常核用的表:朋友关系表。
但这种方式可以说不是一个最佳方式。因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题。
这个层面可以用xfs文件系统进行替换。但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能。所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用。
从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据。
所以分库分表还就是一个比较好的选择了。
那么分库分表多少合适呢? 
经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下。
如果按 100库100表来规划,如用户业务: 
500万*100*100 = 50000000万 = 5000亿记录。
心里有一个数了，按业务做规划还是比较容易的。
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Mysql分库分表方案 1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对...
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一，先说一下为什么要
一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。
的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
根据个人经验，
执行一个sql的过程如下：
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。
在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？
第一，是排队等待的时间
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操作时，需要谨慎考虑，避免过度拆分，造成管理和维护的复杂性增加。同时，还需要考虑数据一致性和分布式事务的问题，以确保数据的完整性和正确性。
总结来说，
操作包括评估瓶颈、选择拆分方式、数据迁移和调整、修改应用程序和性能测试监控等步骤。根据具体业务需求和数据特点，可以采取适合的
。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
*1* *3* [海量数据下的
](https://blog.csdn.net/wqsbenren/article/details/100036609)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
*2* [
](https://blog.csdn.net/wei55255555/article/details/80406758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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