• MySql分表分库思路


    参考文章:https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html

    一.数据库瓶颈

    1.1IO瓶颈

    第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO -> 分库和垂直分表

    第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库

    1.2CPU瓶颈

    第一种:SQL问题,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段条件查询等,增加CPU运算的操作 -> SQL优化,建立合适的索引,在业务Service层进行业务计算。

    第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水直分表。

    二.分表分库

    2.1水平分库

       

    1. 以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。

    2. 结果:

    • 每个库的结构都一样;
    • 每个库的数据都不一样,没有交集;
    • 所有库的并集是全量数据;

    3.场景:系统绝对并发量上来了,分表难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

    4.分析:库多了,io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

    2.2水平分表

    1.概念:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个表中的数据拆分到多个表中。

    2.结果:

    • 每个表的结构都一样;
    • 每个表的数据都不一样,没有交集;
    • 所有表的并集是全量数据;

    3.场景:系统绝对并发量并没有上来,只是单表的数据量太多,影响了SQL效率,加重了CPU负担,以至于成为瓶颈。

    4.分析:表的数据量少了,单次SQL执行效率高,自然减轻了CPU的负担。

    2.3垂直分库

    1.概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中

    2.结果:

    • 每个库的结构都不一样;
    • 每个库的数据也不一样,没有交集;
    • 所有库的并集是全量数据;

    3.场景:系统绝对并发量上来了,并且可以抽象出单独的业务模块。

    4.分析:到这一步,基本上就可以服务化了。例如,随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多,这时可以将这些表拆到单独的库中,甚至可以服务化。再有,随着业务的发展孵化出了一套业务模式,这时可以将相关的表拆到单独的库中,甚至可以服务化。

    2.3垂直分表

    1.概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。

    2.结果:

    • 每个表的结构都不一样;
    • 每个表的数据也不一样,一般来说,每个表的字段至少有一列交集,一般是主键,用于关联数据;
    • 所有表的并集是全量数据;

    3.场景:系统绝对并发量并没有上来,表的记录并不多,但是字段多,并且热点数据和非热点数据在一起,单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少,查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO,产生IO瓶颈。

    4.分析:可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。拆了之后,要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住,千万别用join,因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据,应该在业务Service层做文章,分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

    三.分表分库的工具

    1. sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;
    2. TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;

    3. Mycat:中间件。

    本文只介绍Mycat工具。

    3.1Mycat简介

    下载地址:http://dl.mycat.io/

    Mycat的安装其实只要解压下载的目录就可以了,非常简单。安装完成后,目录如下: 

    Mycat的配置文件都在conf目录里面,这里介绍几个常用的文件:

    Mycat的架构其实很好理解,Mycat是代理,Mycat后面就是物理数据库。和Web服务器的Nginx类似。对于使用者来说,访问的都是Mycat,不会接触到后端的数据库。
    我们现在做一个主从、读写分离,简单分表的示例。结构如下图:

     

    server.xml

    <user name="test">
            <property name="password">test</property>  
            <property name="schemas">lunch</property>  
            <property name="readOnly">false</property>  
            <!-- 表级 DML 权限设置 -->
            <!--        
            <privileges check="false">
                <schema name="TESTDB" dml="0110" >
                    <table name="tb01" dml="0000"></table>
                    <table name="tb02" dml="1111"></table>
                </schema>
            </privileges>       
             -->
    </user>

    schema.xml
    schema.xml是最主要的配置项,首先看我的配置文件。

    <?xml version="1.0"?>
    <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
    <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    
    <!-- 数据库配置,与server.xml中的数据库对应 -->
        <schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
            <table name="lunchmenu" dataNode="dn1"  />
            <table name="restaurant" dataNode="dn1"  />
            <table name="userlunch" dataNode="dn1"  />
            <table name="users" dataNode="dn1"  />
            <table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2"  rule="mod-long" />
        </schema>
    
    <!-- 分片配置 -->
        <dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" />
        <dataNode name="dn2" dataHost="test2" database="lunch" />
    
    <!-- 物理数据库配置 -->
        <dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
            <heartbeat>select user();</heartbeat>
            <writeHost host="hostM1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">  
            </writeHost>
        </dataHost>
    
        <dataHost name="test2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
            <heartbeat>select user();</heartbeat>
            <writeHost host="hostS1" url="192.168.0.4:3306" user="root" password="123456">  
            </writeHost>
        </dataHost>
    
    </mycat:schema>

    说明:

     

     

    数据库分表分库:

    配置如下:

    <?xml version="1.0"?>
    <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
    <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    
    <!-- 数据库配置,与server.xml中的数据库对应 -->
        <schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
            <table name="lunchmenu" dataNode="dn1"  />
            <table name="restaurant" dataNode="dn1"  />
            <table name="userlunch" dataNode="dn1"  />
            <table name="users" dataNode="dn1"  />
            <table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2"  rule="mod-long" />
        </schema>
    
    <!-- 分片配置 -->
        <dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" />
        <dataNode name="dn2" dataHost="test2" database="lunch" />
    
    <!-- 物理数据库配置 -->
        <dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
            <heartbeat>select user();</heartbeat>
            <writeHost host="hostM1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">  
            </writeHost>
        </dataHost>
    
        <dataHost name="test2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
            <heartbeat>select user();</heartbeat>
            <writeHost host="hostS1" url="192.168.0.4:3306" user="root" password="123456">  
            </writeHost>
        </dataHost>
    
    </mycat:schema>

    我在192.168.0.3、192.168.0.4均有数据库lunch。
    lunchmenu、restaurant、userlunch、users这些表都只写入节点dn1,也就是192.168.0.3这个服务,而dictionary写入了dn1、dn2两个节点,也就是192.168.0.3、192.168.0.4这两台服务器。分片的规则为:mod-long。
    主要关注rule属性,rule属性的内容来源于rule.xml这个文件,Mycat支持10种分表分库的规则,基本能满足你所需要的要求,这个必须赞一个,其他数据库中间件好像都没有这么多。
    table中的rule属性对应的就是rule.xml文件中tableRule的name,具体有哪些分表和分库的实现,建议还是看下文档。我这里选择的mod-long就是将数据平均拆分。因为我后端是两台物理库,所以rule.xml中mod-long对应的function count为2,见下面部分代码:

    <tableRule name="mod-long">
            <rule>
                <columns>id</columns>
                <algorithm>mod-long</algorithm>
            </rule>
        </tableRule>
        
    <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
            <!-- how many data nodes -->
            <property name="count">2</property>
    </function>

    数据库读写分离

    <?xml version="1.0"?>
    <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
    <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    
    <!-- 数据库配置,与server.xml中的数据库对应 -->
        <schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
            <table name="lunchmenu" dataNode="dn1"  />
            <table name="restaurant" dataNode="dn1"  />
            <table name="userlunch" dataNode="dn1"  />
            <table name="users" dataNode="dn1"  />
            <table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1"  />
    
            
        </schema>
    
    <!-- 分片配置 -->
        <dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" />
    
    
    <!-- 物理数据库配置 -->
        <dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"  writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
            <heartbeat>select user();</heartbeat>
            <writeHost host="hostM1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">  
            <readHost host="hostM1" url="192.168.0.4:3306" user="root" password="123456">   
            </readHost>
            </writeHost>
        </dataHost>
    
    
    </mycat:schema>

    3.2My的使用

    ##启动
    mycat start
    
    ##停止
    mycat stop
    
    ##重启
    mycat restart

    MyCat使用参照文章:https://www.cnblogs.com/chongaizhen/p/11083226.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/burufeihua/p/13048837.html
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