數(shù)據(jù)存儲(chǔ)演進(jìn)思路一：?jiǎn)螏?kù)單表

單庫(kù)單表是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，例如，有一張用戶(user)表放在數(shù)據(jù)庫(kù)db中，所有的用戶都可以在db庫(kù)中的user表中查到。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)演進(jìn)思路二：?jiǎn)螏?kù)多表

隨著用戶數(shù)量的增加，user表的數(shù)據(jù)量會(huì)越來(lái)越大，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度的時(shí)候?qū)ser表的查詢會(huì)漸漸的變慢，從而影響整個(gè)DB的性能。如果使用mysql, 還有一個(gè)更嚴(yán)重的問(wèn)題是，當(dāng)需要添加一列的時(shí)候，mysql會(huì)鎖表，期間所有的讀寫操作只能等待。

可以通過(guò)某種方式將user進(jìn)行水平的切分，產(chǎn)生兩個(gè)表結(jié)構(gòu)完全一樣的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的數(shù)據(jù)剛好是一份完整的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)演進(jìn)思路三：多庫(kù)多表

         隨著數(shù)據(jù)量增加也許單臺(tái)DB的存儲(chǔ)空間不夠，隨著查詢量的增加單臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器已經(jīng)沒(méi)辦法支撐。這個(gè)時(shí)候可以再對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行水平區(qū)分。

Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表規(guī)則

         設(shè)計(jì)表的時(shí)候需要確定此表按照什么樣的規(guī)則進(jìn)行分庫(kù)分表。例如，當(dāng)有新用戶時(shí)，程序得確定將此用戶信息添加到哪個(gè)表中；同理，當(dāng)?shù)卿浀臅r(shí)候我們得通過(guò)用戶的賬號(hào)找到數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的記錄，所有的這些都需要按照某一規(guī)則進(jìn)行。
路由

         通過(guò)分庫(kù)分表規(guī)則查找到對(duì)應(yīng)的表和庫(kù)的過(guò)程。如分庫(kù)分表的規(guī)則是user_id mod 4的方式，當(dāng)用戶新注冊(cè)了一個(gè)賬號(hào)，賬號(hào)id的123,我們可以通過(guò)id mod 4的方式確定此賬號(hào)應(yīng)該保存到User_0003表中。當(dāng)用戶123登錄的時(shí)候，我們通過(guò)123 mod 4后確定記錄在User_0003中。
 

下面是分庫(kù)分表產(chǎn)生的問(wèn)題，及注意事項(xiàng)

1.   分庫(kù)分表維度的問(wèn)題

假如用戶購(gòu)買了商品,需要將交易記錄保存取來(lái)，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(gòu)買情況，但是某商品被購(gòu)買的情況則很有可能分布在多張表中，查找起來(lái)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(gòu)買情況，但要查找到買人的交易記錄比較麻煩。

所以常見(jiàn)的解決方式有：

     a.通過(guò)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(guò)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(wèn)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(kù)中。

3.   避免跨庫(kù)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(lái)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(shuō)避免數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)依賴另一數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)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(wèn)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(wèn)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(guò)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(kù)了。 2. 當(dāng)寫壓力很大的時(shí)候，就必須得進(jìn)行分庫(kù)操作。

MySQL使用為什么要分庫(kù)分表？

可以用說(shuō)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(wèn)題,要分庫(kù)分表.
這里引用一個(gè)問(wèn)題為什么要分庫(kù)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(shuō)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(wèn)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(wèn)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(kù)分表的應(yīng)用.

從Innodb本身來(lái)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(yè)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(kù)分表還就是一個(gè)比較好的選擇了.

那么分庫(kù)分表多少合適呢?
經(jīng)測(cè)試在單表1000萬(wàn)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(wàn)條記錄以下, 有字符型的單表保持在500萬(wàn)以下.

如果按 100庫(kù)100表來(lái)規(guī)劃,如用戶業(yè)務(wù):
500萬(wàn)*100*100 = 50000000萬(wàn) = 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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