应用数据库常见的数据切分方式

应用数据库常见的数据切分方式

数据切分简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。

垂直拆分

数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分。

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垂直切分的最大特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中,可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分,对应用程序的影响也更小,拆分规则也会比较简单清晰。

一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面

下面来分析下垂直切分的优缺点:

  • 优点:
    • 拆分后业务清晰,拆分规则明确;
    • 系统之间整合或扩展容易;
    • 数据维护简单。
  • 缺点:
    • 部分业务表无法 join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度;
    • 受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈,不易数据扩展跟性能提高;
    • 事务处理复杂。

由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库,所以有些业务表会过于庞大,存在单库读写与存储瓶颈,所以就需要水平拆分来做解决。

水平拆分

相对于垂直拆分,水平拆分不是将表做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中。对于应用程序来说,拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂,后期的数据维护也会更为复杂一些。

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拆分数据就需要定义分片规则。关系型数据库是行列的二维模型,拆分的第一原则是找到拆分维度。比如:
从会员的角度来分析,商户订单交易类系统中查询会员某天某月某个订单,那么就需要按照会员结合日期来拆分,不同的数据按照会员 ID 做分组,这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决;
如果从商户的角度来讲,要查询某个商家某天所有的订单数,就需要按照商户 ID 做拆分;但是如果系统既想按会员拆分,又想按商家数据,则会有一定的困难。如何找到合适的分片规则需要综合考虑衡量。

几种典型的分片规则包括:

  • 按照用户 ID 求模,将数据分散到不同的数据库,具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中;
  • 按照日期,将不同月甚至日的数据分散到不同的库中;
  • 按照某个特定的字段求摸,或者根据特定范围段分散到不同的库中。

如图,切分原则都是根据业务找到适合的切分规则分散到不同的库,下面用用户 ID 求模举例:

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既然数据做了拆分有优点也就优缺点。

  • 优点:

    • 拆分规则抽象好,join 操作基本可以数据库做;
    • 不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈;
    • 应用端改造较少;
    • 提高了系统的稳定性跟负载能力。
  • 缺点:

    • 拆分规则难以抽象;
    • 分片事务一致性难以解决;
    • 数据多次扩展难度跟维护量极大;
    • 跨库 join 性能较差。

前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点,会发现每种切分方式都有缺点,但共同的特点缺点有:

  • 引入分布式事务的问题;
  • 跨节点 Join 的问题;
  • 跨节点合并排序分页问题;
  • 多数据源管理问题。

针对数据源管理,目前主要有两种思路:

  • A. 客户端模式,在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个数据库,在模块内完成数据的整合;
  • B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明;

拆分原则

  • 第一原则:能不切分尽量不要切分。
  • 第二原则:如果要切分一定要选择合适的切分规则,提前规划好。
  • 第三原则:数据切分尽量通过数据冗余或表分组(Table Group)来降低跨库 Join 的可能。
  • 第四原则:由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握,而且实现高性能难度极大,业务读取尽量少使用多表 Join

资料来源

感觉这个是写的比较清晰的,故摘来作为资料分享

  • Mycat文档

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发表于: 作者:憧憬。
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