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數(shù)據(jù)庫分表設計

發(fā)布時間:2020-03-04 03:55:02 來源:網(wǎng)絡 閱讀:1177 作者:skynetyan 欄目:游戲開發(fā)

具體來說就是
數(shù)據(jù)庫有這樣的表
account0
account1
account2
account3

每個表假如說是存1萬個玩家
sprintf(m_szSql,"UPDATE account%d SET rmcard=rmcard + %lld,coin=coin + %lld,safecoin=safecoin + %lld where uid=%d;",
CCommonLogic::GetDataTableNum(uid),roomCard,coin,safecoin,uid);

這是分表的設計
uint32 CCommonLogic::GetDataTableNum(uint32 uid)
{
return 0;//不分表了

if(uid >= ROBOT_MGR_ID)
    return 0;
return uid/5000000;// 數(shù)據(jù)庫表取模數(shù)值500w

}

uint32 CCommonLogic::GetDataTableNum(uint32 uid)
{
return 0;//不分表了

if(uid >= ROBOT_MGR_ID)
    return 0;
return uid/5000000;// 數(shù)據(jù)庫表取模數(shù)值500w   除以幾, 就是以這個數(shù)據(jù)為一張表玩家為一張表;

}
得到的是1 就是user1, 得到的是2就是user2;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int uid = 621010;
int num = uid / 100000;

return 0;

}

uid/5000000; 獲得玩家是在哪個數(shù)據(jù)表
account0
account1

分庫,分表;
分庫,就是我們的服務器連接不同的數(shù)據(jù)庫, 三個不同的數(shù)據(jù)庫庫,這個三個不同的數(shù)據(jù)庫可以在不同的電腦上,也可以在相同的電腦上;
第一個數(shù)據(jù)庫是存儲玩家相關的數(shù)據(jù), 郵件啊,排行榜啊

第二個數(shù)據(jù)庫是任務相關的

第三個數(shù)據(jù)庫是 配置相關的, 比如任務配置,VIP特權配置

這樣的話, 三個線程訪問不同的數(shù)據(jù)庫,相互之前不影響,

--數(shù)據(jù)庫配置
local database_config={};
--示例:dbConfig[ID]={ip="數(shù)據(jù)庫IP地址",port="數(shù)據(jù)庫端口",user="數(shù)據(jù)庫用戶名",passwd="數(shù)據(jù)庫用戶密碼",dbname="數(shù)據(jù)庫名稱"};
database_config[0]={ip="192.168.124.201",port="3306",user="root",passwd="123456",dbname="water"};
database_config[1]={ip="192.168.124.201",port="3306",user="root",passwd="123456",dbname="water_sysdata"};
database_config[2]={ip="192.168.124.201",port="3306",user="root",passwd="123456",dbname="water_mission"};

--Redis配置
local redisConfig={};
--示例:redisConfig[ID]={ip="Redis IP地址",port="Redis端口"};
redisConfig[0]={ip="192.168.124.100",port="6379"};
redisConfig[1]={ip="192.168.124.100",port="6379"};
--robotnum

redis服務器 服務器啟動的時候創(chuàng)建兩個線程, 兩個redis服務器連接; 分別放不同的業(yè)務的redis配置;
比如說第一個redis線程主要存著桌子類數(shù)據(jù),
第二個redis線程主要存儲 玩家的redis數(shù)據(jù)

1,客戶端實現(xiàn)分片
分區(qū)的邏輯在客戶端實現(xiàn),由客戶端自己選擇請求到哪個節(jié)點。方案可參考一致性哈希,基于 Memcached 的 cache 集群一般是這么做,而這種方案通常適用于用戶對客戶端的行為有完全控制能力的場景

向AI問一下細節(jié)

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