MySQL分布式数据库架构：分库、分表、排序、分页、分组、实现教程

MySQL分布式数据库架构：分库、分表、排序、分页、分组、实现教程

MySQL分库分表总结：

单库单表 ：

单库多表 ：

多库多表 ：

随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。

分库分表规则 ：

设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如，当有新用户时，程序得确定将此用户信息添加到哪个表中;同理，当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录，所有的这些都需要按照某一规则进行。

路由

通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。如分库分表的规则是user_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过id mod 4的方式确定此账号应该保存到User_0003表中。当用户123登录的时候，我们通过123 mod 4后确定记录在User_0003中。

分库分表产生的问题，及注意事项

1. 分库分表维度的问题

假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找到买人的交易记录比较麻烦。

所以常见的解决方式有：

a.通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。

b.记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。

c.通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。

2. 联合查询的问题

联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。

3. 避免跨库事务

避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。

4. 尽量把同一组数据放到同一DB服务器上

例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。

一主多备

在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的QPS.

此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。

所以，1. 当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。 2. 当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。

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MySQL使用为什么要分库分表

可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表.

这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?

其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表属于一个非常核用的表:朋友关系表.

但这种方式可以说不是一个最佳方式. 因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题.

这个层面可以用xfs文件系统进行替换.但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能.所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用.

从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据.

所以分库分表还就是一个比较好的选择了.

那么分库分表多少合适呢?

经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下.如果按 100库100表来规划,如用户业务:

500万*100*100 = 50000000万 = 5000亿记录.

心里有一个数了,按业务做规划还是比较容易的.

分布式数据库架构--排序、分页、分组、实现

最近研究分布式数据库架构，发现排序、分组及分页让着实人有点头疼。现把问题及解决思路整理如下。

一、 多分片(水平切分)返回结果合并(排序)

1、Select + None Aggregate Function的有序记录合并排序

解决思路：对各分片返回的有序记录，进行排序去重合并。此处主要是编写排序去重合并算法。

2、Select + None Aggregate Function的无序记录合并

解决思路：对各分片返回的无序记录，进行去重合并。

优点：实现比较简单。

缺点：数据量越大，字段越多，去重处理就会越耗时。

3、Select + Aggregate Function的记录合并(排序)

AF：Max、Min

思路：通过算法对各分片返回结果再求max、min值。

AF：Avg、Sum、Count

思路：分片间无重复记录或字段时，通过算法对各分片返回结果再求avg、sum、count值。分片间有重复记录或字段时，先对各分片记录去重合并，再通过算法求avg、sum、count值。

比如：

select count(*) from user

select count(deptno) from user;

select count(distinct deptno) from user;

二、多分片(水平切分)返回结果分页

解决思路：合并各分片返回结果，逻辑分页。

优点： 实现简单。

缺点： 数据量越大，缓存压力就越大。

分片数据量越大，查询也会越慢。

三、多分片(水平切分)查询有分组语法的合并

1、Group By Having + None Aggregate Function时

Select + None Aggregate Function

比如：select job user group by job;

思路：直接去重(排序)合并。

Select + Aggregate Function

比如：select max(sal),job user group by job;

思路：同Select + Aggregate Function的记录合并(排序)。

2、Group By Having + Aggregate Function时

解决思路：去掉having AF条件查询各分片，然后把数据放到一张表里。再用group by having 聚合函数查询。

四、分布式数据库架构--排序分组分页参考解决方案

解决方案1：Hadoop + Hive。

思路：使用Hadoop HDFS来存储数据，通过Hdoop MapReduce完成数据计算，通过Hive HQL语言使用部分与RDBBS一样的表格查询特性和分布式存储计算特性。

优点： 可以解决问题

具有并发处理能力

可以离线处理

缺点： 实时性不能保证

网络延迟会增加

异常捕获难度增加

Web应用起来比较复杂

解决方案2：总库集中查询。

优点： 可以解决问题

实现简单

缺点： 总库数据不能太大

并发压力大

五、小结

对 于分布式数据库架构来说，排序、分页、分组一直就是一个比较复杂的问题。避免此问题需要好好地设计分库、分表策略。同时根据特定的场景来解决问题。也可以 充分利用海量数据存储(Hadoop-HDFS|Hive|HBse)、搜索引擎(Lucene|Solr)及分布式计算(MapReduce)等技术来 解决问题。

别外，也可以用NoSQL技术替代关系性数据库来解决问题，比如MogonDB\redis。

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