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數據庫分庫分表的知識點有哪些

發布時間:2022-05-12 14:47:25 來源:億速云 閱讀:169 作者:iii 欄目:大數據

這篇文章主要介紹“數據庫分庫分表的知識點有哪些”,在日常操作中,相信很多人在數據庫分庫分表的知識點有哪些問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”數據庫分庫分表的知識點有哪些”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

一、數據庫瓶頸

不管是IO瓶頸,還是CPU瓶頸,最終都會導致數據庫的活躍連接數增加,進而逼近甚至達到數據庫可承載活躍連接數的閾值。在業務Service來看就是,可用數據庫連接少甚至無連接可用。接下來就可以想象了吧(并發量、吞吐量、崩潰)。

1、IO瓶頸

第一種:磁盤讀IO瓶頸,熱點數據太多,數據庫緩存放不下,每次查詢時會產生大量的IO,降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。

第二種:網絡IO瓶頸,請求的數據太多,網絡帶寬不夠 -> 分庫。

2、CPU瓶頸

第一種:SQL問題,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段條件查詢等,增加CPU運算的操作 -> SQL優化,建立合適的索引,在業務Service層進行業務計算。

第二種:單表數據量太大,查詢時掃描的行太多,SQL效率低,CPU率先出現瓶頸 -> 水平分表。

二、分庫分表

1、水平分庫

數據庫分庫分表的知識點有哪些

1、概念:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將一個庫中的數據拆分到多個庫中。

2、結果:

·  每個庫的結構都一樣;

·  每個庫的數據都不一樣,沒有交集;

·  所有庫的并集是全量數據;

3、場景:系統絕對并發量上來了,分表難以根本上解決問題,并且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫。

4、分析:庫多了,io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

2、水平分表

數據庫分庫分表的知識點有哪些

1、概念:以表為依據,按照業務歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。

2、結果:

·  每個庫的結構都不一樣;

·  每個庫的數據也不一樣,沒有交集;

·  所有庫的并集是全量數據;

3、場景:系統絕對并發量上來了,并且可以抽象出單獨的業務模塊。

4、分析:到這一步,基本上就可以服務化了。例如,隨著業務的發展一些公用的配置表、字典表等越來越多,這時可以將這些表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。再有,隨著業務的發展孵化出了一套業務模式,這時可以將相關的表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。

4、垂直分表

數據庫分庫分表的知識點有哪些

·  基因法

數據庫分庫分表的知識點有哪些

·  冗余法

數據庫分庫分表的知識點有哪些

·  冗余法

1.

數據庫分庫分表的知識點有哪些

2、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題(水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法)

注:用NoSQL法解決(ES等)。

3、擴容問題(水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法)

1、水平擴容庫(升級從庫法

數據庫分庫分表的知識點有哪些

第一步:(同步雙寫)應用配置雙寫,部署;

第二步:(同步雙寫)將老庫中的老數據復制到新庫中;

第三步:(同步雙寫)以老庫為準校對新庫中的老數據;

第四步:(同步雙寫)應用去掉雙寫,部署;

注:雙寫是通用方案。

到此,關于“數據庫分庫分表的知識點有哪些”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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