MySQL分庫分表的使用方法

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MySQL使用分庫分表

1 什么是分庫分表？
把原本存儲(chǔ)于一個(gè)庫的數(shù)據(jù)分塊存儲(chǔ)到多個(gè)庫上，把原本存儲(chǔ)于一個(gè)表的數(shù)據(jù)分塊存儲(chǔ)到多個(gè)表上。
2 為什么要分庫分表？

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量不一定是可控的，在未進(jìn)行分庫分表的情況下，隨著時(shí)間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，庫中的表會(huì)越來越多，表中的數(shù)據(jù)量也會(huì)越來越大，相應(yīng)地，數(shù)據(jù)操作，增刪改查的開銷也會(huì)越來越大；另外，由于無法進(jìn)行分布式式部署，而一臺(tái)云服務(wù)器的資源（CPU、磁盤、內(nèi)存、IO等）是有限的，最終數(shù)據(jù)庫所能承載的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實(shí)施策略。

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關(guān)系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會(huì)建立定義數(shù)據(jù)庫workDB、商品數(shù)據(jù)庫payDB、用戶數(shù)據(jù)庫userDB、日志數(shù)據(jù)庫logDB等，分別用于存儲(chǔ)項(xiàng)目數(shù)據(jù)定義表、商品定義表、用戶數(shù)據(jù)表、日志數(shù)據(jù)表等。
3.2 何謂水平切分，當(dāng)一個(gè)表中的數(shù)據(jù)量過大時(shí)，我們可以把該表的數(shù)據(jù)按照某種規(guī)則，例如userID散列，進(jìn)行劃分，然后存儲(chǔ)到多個(gè)結(jié)構(gòu)相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數(shù)據(jù)表中，每一個(gè)表的數(shù)據(jù)量都很大，就可以把userDB切分為結(jié)構(gòu)相同的多個(gè)userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數(shù)據(jù)表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，然后將這些表按照一定的規(guī)則存儲(chǔ)到多個(gè)userDB上。
3.3 應(yīng)該使用哪一種方式來實(shí)施數(shù)據(jù)庫分庫分表，這要看數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量的瓶頸所在，并綜合項(xiàng)目的業(yè)務(wù)類型進(jìn)行考慮。
如果數(shù)據(jù)庫是因?yàn)楸硖喽斐珊Ａ繑?shù)據(jù)，并且項(xiàng)目的各項(xiàng)業(yè)務(wù)邏輯劃分清晰、低耦合，那么規(guī)則簡單明了、容易實(shí)施的垂直切分必是首選。
而如果數(shù)據(jù)庫中的表并不多，但單表的數(shù)據(jù)量很大、或數(shù)據(jù)熱度很高，這種情況之下就應(yīng)該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復(fù)雜一些，它將原本邏輯上屬于一體的數(shù)據(jù)進(jìn)行了物理分割，除了在分割時(shí)要對(duì)分割的粒度做好評(píng)估，考慮數(shù)據(jù)平均和負(fù)載平均，后期也將對(duì)項(xiàng)目人員及應(yīng)用程序產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)。
在現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權(quán)衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項(xiàng)目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行垂直切分，然后，再針對(duì)一部分表，通常是用戶數(shù)據(jù)表，進(jìn)行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。

4.1 事務(wù)問題。
在執(zhí)行分庫分表之后，由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到了不同的庫上，數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理出現(xiàn)了困難。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價(jià)；如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執(zhí)行了分庫分表之后，難以避免會(huì)將原本邏輯關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)劃分到不同的表、不同的庫上，這時(shí)，表的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結(jié)果原本一次查詢能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)和數(shù)據(jù)運(yùn)算壓力。
額外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)，最顯而易見的就是數(shù)據(jù)的定位問題和數(shù)據(jù)的增刪改查的重復(fù)執(zhí)行問題，這些都可以通過應(yīng)用程序解決，但必然引起額外的邏輯運(yùn)算，例如，對(duì)于一個(gè)記錄用戶成績的用戶數(shù)據(jù)表userTable，業(yè)務(wù)要求查出成績最好的100位，在進(jìn)行分表之前，只需一個(gè)order by語句就可以搞定，但是在進(jìn)行分表之后，將需要n個(gè)order by語句，分別查出每一個(gè)分表的前100名用戶數(shù)據(jù)，然后再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合并計(jì)算，才能得出結(jié)果。

下面是分庫分表產(chǎn)生的問題，及注意事項(xiàng)

1. 分庫分表維度的問題
   假如用戶購買了商品,需要將交易記錄保存取來，如果按照用戶的緯度分表，則每個(gè)用戶的交易記錄都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用戶的購買情況，但是某商品被購買的情況則很有可能分布在多張表中，查找起來比較麻煩。反之，按照商品維度分表，可以很方便的查找到此商品的購買情況，但要查找到買人的交易記錄比較麻煩。
   所以常見的解決方式有：
   a.通過掃表的方式解決，此方法基本不可能，效率太低了。
   b.記錄兩份數(shù)據(jù)，一份按照用戶緯度分表，一份按照商品維度分表。
   c.通過搜索引擎解決，但如果實(shí)時(shí)性要求很高，又得關(guān)系到實(shí)時(shí)搜索。
2. 聯(lián)合查詢的問題
   聯(lián)合查詢基本不可能，因?yàn)殛P(guān)聯(lián)的表有可能不在同一數(shù)據(jù)庫中。
3. 避免跨庫事務(wù)
   避免在一個(gè)事務(wù)中修改db0中的表的時(shí)候同時(shí)修改db1中的表，一個(gè)是操作起來更復(fù)雜，效率也會(huì)有一定影響。
4. 盡量把同一組數(shù)據(jù)放到同一DB云服務(wù)器上
   例如將賣家a的商品和交易信息都放到db0中，當(dāng)db1掛了的時(shí)候，賣家a相關(guān)的東西可以正常使用。也就是說避免數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)依賴另一數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。
   一主多備
   在實(shí)際的應(yīng)用中，絕大部分情況都是讀遠(yuǎn)大于寫。Mysql提供了讀寫分離的機(jī)制，所有的寫操作都必須對(duì)應(yīng)到Master，讀操作可以在Master和Slave機(jī)器上進(jìn)行，Slave與Master的結(jié)構(gòu)完全一樣，一個(gè)Master可以有多個(gè)Slave,甚至Slave下還可以掛Slave,通過此方式可以有效的提高DB集群的QPS.
   所有的寫操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以從Master同步到Slave機(jī)器有一定的延遲，當(dāng)系統(tǒng)很繁忙的時(shí)候，延遲問題會(huì)更加嚴(yán)重，Slave機(jī)器數(shù)量的增加也會(huì)使這個(gè)問題更加嚴(yán)重。
   此外，可以看出Master是集群的瓶頸，當(dāng)寫操作過多，會(huì)嚴(yán)重影響到Master的穩(wěn)定性，如果Master掛掉，整個(gè)集群都將不能正常工作。
   所以，1. 當(dāng)讀壓力很大的時(shí)候，可以考慮添加Slave機(jī)器的分式解決，但是當(dāng)Slave機(jī)器達(dá)到一定的數(shù)量就得考慮分庫了。 2. 當(dāng)寫壓力很大的時(shí)候，就必須得進(jìn)行分庫操作。

MySQL使用為什么要分庫分表？
可以用說用到MySQL的地方,只要數(shù)據(jù)量一大, 馬上就會(huì)遇到一個(gè)問題,要分庫分表.
這里引用一個(gè)問題為什么要分庫分表呢?MySQL處理不了大的表嗎?
其實(shí)是可以處理的大表的.我所經(jīng)歷的項(xiàng)目中單表物理上文件大小在80G多,單表記錄數(shù)在5億以上,而且這個(gè)表
屬于一個(gè)非常核用的表:朋友關(guān)系表.
但這種方式可以說不是一個(gè)最佳方式. 因?yàn)槊媾R文件系統(tǒng)如Ext3文件系統(tǒng)對(duì)大于大文件處理上也有許多問題.
這個(gè)層面可以用xfs文件系統(tǒng)進(jìn)行替換.但MySQL單表太大后有一個(gè)問題是不好解決: 表結(jié)構(gòu)調(diào)整相關(guān)的操作基
本不在可能.所以大項(xiàng)在使用中都會(huì)面監(jiān)著分庫分表的應(yīng)用.
從Innodb本身來講數(shù)據(jù)文件的Btree上只有兩個(gè)鎖, 葉子節(jié)點(diǎn)鎖和子節(jié)點(diǎn)鎖,可以想而知道,當(dāng)發(fā)生頁拆分或是添加
新葉時(shí)都會(huì)造成表里不能寫入數(shù)據(jù).
所以分庫分表還就是一個(gè)比較好的選擇了.
那么分庫分表多少合適呢?
經(jīng)測試在單表1000萬條記錄一下,寫入讀取性能是比較好的. 這樣在留點(diǎn)buffer,那么單表全是數(shù)據(jù)字型的保持在
800萬條記錄以下, 有字符型的單表保持在500萬以下.
如果按 100庫100表來規(guī)劃,如用戶業(yè)務(wù):
500萬100100 = 50000000萬 = 5000億記錄.
心里有一個(gè)數(shù)了,按業(yè)務(wù)做規(guī)劃還是比較容易的.

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