数据库分库分表思路
一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding) ,以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中,使得单一数据库中的数据量变小,通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库操作性能的目的。 数据切分根据其切分类型,可以分为两种方式: 垂直(纵向)切分和水平(横向)切分 1、垂直(纵向)切分 垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。 垂直分库 就是根据业务耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似,按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似,每个微服务使用单独的一个数据库。如图: 垂直分表 是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下(例如一个大表有100多个字段),通过"大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题,MySQL底层是通过数据页存储的,一条记录占用空间过大会导致跨页,造成额外的性能开销