數(shù)據(jù)庫分庫分表有哪些利弊

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為什么要分庫分表？

當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)達(dá)到幾千萬時，查詢一次所花的時間會變長。這時候，如果有聯(lián)合查詢的話，可能會卡死在那兒，甚至把系統(tǒng)給拖垮。
而分庫分表的目的就在于此：減小數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)，提高數(shù)據(jù)庫的效率，縮短查詢時間。另外，因為分庫分表這種改造是可控的，底層還是基于RDBMS，因此整個數(shù)據(jù)庫的運維體系以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施都是可重用的。
目前我們系統(tǒng)將近20億數(shù)據(jù)，每張表最大的接近600w條/表，每條數(shù)據(jù)大約3k，每個表將近1.5G的數(shù)據(jù)。查詢經(jīng)常超時，單條SQL執(zhí)行count(*)查詢時間達(dá)到了最大260ms，0.26s（標(biāo)準(zhǔn)是超過0.1s的數(shù)據(jù)為慢SQL）。
為了說明我們?yōu)槭裁匆謳旆直?，我們看一下sql的執(zhí)行過程。
mysql執(zhí)行一條sql的過程如下：
1、收到sql
2、把sql放到排隊隊列中
3、執(zhí)行sql
4、返回結(jié)果
在這個執(zhí)行過程中最花時間的地方在于：
1.排隊等待的時間，
2.sql的執(zhí)行時間。
如果有2個sql都要同時修改同一張表的同一條數(shù)據(jù)，mysql對這種情況的處理是：一種是表鎖定（MyISAM存儲引擎），一個是行鎖定（InnoDB存儲引擎）。
表鎖定表示其他操作都不能對這張表進(jìn)行操作，必須等當(dāng)前對表的操作完才行。行鎖定也一樣，別的sql必須等這條數(shù)據(jù)操作完了，其他人才能對這條數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。
如果數(shù)據(jù)太多，一次執(zhí)行的時間太長，等待的時間就越長，這也是我們?yōu)槭裁匆直淼脑颉?/p>

分庫分表術(shù)語：

讀寫分離: 不同的數(shù)據(jù)庫，同步相同的數(shù)據(jù)，分別只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀和寫；
分區(qū): 指定分區(qū)列表達(dá)式，把記錄拆分到不同的區(qū)域中(必須是同一服務(wù)器，可以是不同硬盤)，應(yīng)用看來還是同一張表，沒有變化；
分庫: 一個系統(tǒng)的多張數(shù)據(jù)表，存儲到多個數(shù)據(jù)庫實例中；
分表: 對于一張多行(記錄)多列(字段)的二維數(shù)據(jù)表，又分兩種情形：
垂直分表: 豎向切分，不同分表存儲不同的字段，可以把不常用或者大容量、或者不同業(yè)務(wù)的字段拆分出去；
水平分表(最復(fù)雜): 橫向切分，按照特定分片算法，不同分表存儲不同的記錄。

在實際生產(chǎn)中，通常的進(jìn)化過程是：單庫單表->單庫多表->多庫多表；；分區(qū)->分表->分庫（垂直分庫 - 水平分庫 - 讀寫分離）

單庫單表
單庫單表是最常見的數(shù)據(jù)庫設(shè)計，例如，有一張訂單表(order)放在數(shù)據(jù)庫中，所有的訂單都可以在order表中查到。
單庫多表
隨著訂單數(shù)量的增加，order表的數(shù)據(jù)量會越來越大，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度的時候，對order表的查詢會變慢，從而影響整個DB的性能。
另外，隨著需求的迭代，如果增加添加一列的時候，mysql會鎖表，期間所有的讀寫操作只能等待，別無他法。
這時候，可以將order進(jìn)行水平的切分，產(chǎn)生多個表結(jié)構(gòu)完全一樣的order表。比如：order_01,order_02…,order_n，那么order_01+order_02+order_n的數(shù)據(jù)是一份完整的訂單數(shù)據(jù)。
這個水平切分，簡單的做法如：
按數(shù)量切分，1 ~ 1000的存在第一張表，1001 ~ 2000存在第二張表；
按時間切分，比如：2019年1月份存在第一張表，2019年2月份存在第二張表；還可以按照id的哈希值進(jìn)行切分，等等等等
多庫多表
隨著數(shù)據(jù)量增加，單臺數(shù)據(jù)庫的硬件存儲不夠了，并且，隨著查詢量的增加，單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器已經(jīng)沒辦法支撐。這時候就需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行水平區(qū)分。
比如按地區(qū)分庫，一個省份在一個物理數(shù)據(jù)庫等等

分庫分表后引入的新問題

1.分布式事務(wù)問題
做了垂直分庫或者水平分庫以后,就必然會涉及到跨庫執(zhí)行SQL的問題,就會引發(fā)互聯(lián)網(wǎng)界的老大難問題-“分布式事務(wù)”。那么要如何解決這個問題呢？
使用分布式事務(wù)中間件
使用MySQL自帶的針對跨庫的事務(wù)一致性方案(XA),不過性能要比單庫的慢10倍左右。
能否避免掉跨庫操作(比如將用戶和商品放在同一個庫中)
2.跨庫join的問題
分庫分表后，表之間的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，就無法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。
那么要如何解決這個問題呢？
簡單的解決方法：
全局表：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，所有庫都拷貝一份。
字段冗余：把需要join的字段冗余在各個表中，這樣有些字段就不用join去查詢了。
系統(tǒng)層組裝：應(yīng)用端先分別查詢出所有復(fù)核條件的，然后在應(yīng)用端組裝起來，類似于一個mapreduce的過程（較復(fù)雜）。
3.橫向擴(kuò)容的問題
當(dāng)我們使用哈希取模做分表的時候,針對數(shù)據(jù)量的遞增,可能需要動態(tài)的增加表,此時就需要考慮數(shù)據(jù)遷移的問題。
原來使用的是hash后對8進(jìn)行取模，那么，數(shù)據(jù)是均分在8個表(庫)上。
如果8個表不夠的時候，我們要擴(kuò)展到16個表，這時候，我們hash后對16取模，新數(shù)據(jù)是沒有問題的，舊數(shù)據(jù)就會發(fā)生錯亂。
如果哈希后是9，那么，原來我們對8取模后，是1，會到表1進(jìn)行查詢；但是，現(xiàn)在我們是對16取模，那么是到表9進(jìn)行查詢的，而這個數(shù)據(jù)在表9又不存在，因此，就會找不到數(shù)據(jù)了
4.結(jié)果集合并、排序的問題
因為我們是將數(shù)據(jù)分散存儲到不同的庫、表里的,當(dāng)我們查詢指定數(shù)據(jù)列表時,數(shù)據(jù)來源于不同的子庫或者子表,就必然會引發(fā)結(jié)果集合并、排序的問題。
如果每次查詢都需要排序、合并等操作,性能肯定會受非常大的影響。

到此，關(guān)于“數(shù)據(jù)庫分庫分表有哪些利弊”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>