一.分库分表
当一张表随着时间和业务的发展,库里表的数据量会越来越大。数据操作也随之会越来越大。一台物理机的资源有限,最终能承载的数据量、数据的处理能力都会受到限制。这时候就会使用分库分表来承接超大规模的表,单机放不下的那种。
区别于分区的是,分区一般都是放在单机里的,用的比较多的是时间范围分区,方便归档。只不过分库分表需要代码实现,分区则是mysql内部实现。分库分表和分区并不冲突,可以结合使用。
3.1 实现
3.1.1 分库分表标准
- 存储占用100G+
- 数据增量每天200w+
- 单表条数1亿条+
3.1.2 分库分表字段
分库分表字段取值非常重要
- 在大多数场景该字段是查询字段
- 数值型
一般使用userId,可以满足上述条件
3.2 分布式数据库中间件
分布式数据库中间件分为两种,proxy和客户端式架构。proxy模式有MyCat、DBProxy等,客户端式架构有TDDL、Sharding-JDBC等。那么proxy和客户端式架构有何区别呢?各自有什么优缺点呢?其实看一张图便可知晓。
proxy模式的话我们的select和update语句都是发送给代理,由这个代理来操作具体的底层数据库。所以必须要求代理本身需要保证高可用,否则数据库没有宕机,proxy挂了,那就走远了。
客户端模式通常在连接池上做了一层封装,内部与不同的库连接,sql交给smart-client进行处理。通常仅支持一种语言,如果其他语言要使用,需要开发多语言客户端。
各自的优缺点如下:
3.3 内部文件
找了一个分库分表+分区的例子,基本上和分区表的差不多,只是多了多了很多表的.ibd文件,上面有文件的解释:
[miaojiaxing@Grim testmydata]#ls|grep'base_info'base_info_00.frm
base_info_00#P#p_2018.ibd
base_info_00#P#p_2019.ibd
base_info_00#P#p_2020.ibd
base_info_00#P#p_2021.ibd
base_info_00#P#p_init.ibd
base_info_00#P#p_max.ibd
base_info_01.frm
base_info_01#P#p_2018.ibd
base_info_01#P#p_2019.ibd
base_info_01#P#p_2020.ibd
base_info_01#P#p_2021.ibd
base_info_01#P#p_init.ibd
base_info_01#P#p_max.ibd
base_info.frm
base_info.ibd
3.4 问题
3.4.1 事务问题
既然分库分表了,那么肯定涉及到分布式事务,如何保证插入到不同库的多条记录能够要么同时成功,要么同时失败。有些同学可能想到XA,XA性能差而且不需要使用mysql5.7。柔性事务是目前主流的方案,TCC模式就属于柔性事务。
对于分布式事务问题每家公司有自己的实现,华为用saga,阿里用TXC,蚂蚁用DTX,支持FMT模式和TCC模式。
3.4.2 join问题
tddl、MyCAT等都支持跨分片join。但是尽力避免跨库join,比如通过字段冗余的方式等。
如果出现了这种情况且中间件支持分片join,那么可以这样使用。如果不支持可以手工查询。
二.总结
分表和在用途上不一样,分表是为了承接超大规模的表,单机放不下那种。分区的话则一般都是放在单机里的,用的比较多的是时间范围分区,方便归档。性能稳定上的话都是一个个子表,差不多,区别应该是分区表是mysql内部实现的,会比分表方案少一点数据交互
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