时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:11人阅读
对于大型的互联网应用,数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别,同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展,写操作还是集中在Master中,Master并不能无限制的挂接Slave库,如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展,可以考虑采用分库分表的策略。
1.分表
在分表之前,首先要选中合适的分表策略(以哪个字典为分表字段,需要将数据分为多少张表),使数据能够均衡的分布在多张表中,并且不影响正常的查询。在企业级应用中,往往使用org_id(组织主键)做为分表字段,在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后,当数据进行存储及查询时,需要确定到哪张表里去查找数据,
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
2.分库
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题,但是不能给数据库的并发访问带来质的提升,面对高并发的写访问,当Master无法承担高并发的写入请求时,不管如何扩展Slave服务器,都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分,来提高数据库的写入能力,即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式,对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
3.即分表又分库
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候,需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下:
中间变量 = 关键字%(数据库数量*单库数据表数量)
库 = 取整(中间变量/单库数据表数量)
表 = (中间变量%单库数据表数量)
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Mysql分表分库分析
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