数据库分库分表的知识点有哪些
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一、数据库瓶颈
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
1、IO瓶颈
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库。
2、CPU瓶颈
第一种:SQL问题,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段条件查询等,增加CPU运算的操作 -> SQL优化,建立合适的索引,在业务Service层进行业务计算。
第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。
二、分库分表
1、水平分库
1、概念:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。
2、结果:
· 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;
3、场景:系统绝对并发量上来了,分表难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。
4、分析:库多了,io和cpu的压力自然可以成倍缓解。
2、水平分表
1、概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。
2、结果:
· 每个库的结构都不一样;
· 每个库的数据也不一样,没有交集;
· 所有库的并集是全量数据;
3、场景:系统绝对并发量上来了,并且可以抽象出单独的业务模块。
4、分析:到这一步,基本上就可以服务化了。例如,随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多,这时可以将这些表拆到单独的库中,甚至可以服务化。再有,随着业务的发展孵化出了一套业务模式,这时可以将相关的表拆到单独的库中,甚至可以服务化。
4、垂直分表
· 基因法
· 冗余法
· 冗余法
1.
2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
注:用NOSQL法解决(ES等)。
3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
1、水平扩容库(升级从库法
第一步:(同步双写)应用配置双写,部署;
第二步:(同步双写)将老库中的老数据复制到新库中;
第三步:(同步双写)以老库为准校对新库中的老数据;
第四步:(同步双写)应用去掉双写,部署;
注:双写是通用方案。
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当前标题:数据库分库分表的知识点有哪些
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