Mysql分库分表方案


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:

 

 ------------------- ----------华丽的分割线--------------------------------------

 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:

1. 写入无法扩展

2. 写入无法缓存

3. 复制延时

4. 锁表率上升

5. 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:

 

 


原文地址:http://blog.csdn.net/zengfuqing/article/details/14466745
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本文转载自:ITEYE博客频道     作者:lixuguang    发布日期:2015-09-07
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