数据库瓶颈及分库分表示例

数据库瓶颈及分库分表示例

一、数据库瓶颈

1、IO瓶颈

2、CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 ->水平分表。

二、分库分表

1、水平分库

概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

结果：

每个库的结构都一样；

每个库的数据都不一样，没有交集；

所有库的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表

概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。

结果：

每个表的结构都一样；

每个表的数据都不一样，没有交集；

所有表的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。

分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3、垂直分库

概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

结果：

每个库的结构都不一样；

每个库的数据也不一样，没有交集；

所有库的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4、垂直分表

概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。

结果：

每个表的结构都不一样；

每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；

所有表的并集是全量数据；

场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

三、分库分表工具

sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；

Mycat：中间件。

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

四、分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

五、分库分表问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

映射法

基因法

端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

映射法

冗余法

注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？

后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。 注：用**NoSQL法**解决（ES等）。

3、扩容问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

水平扩容库（升级从库法）

注：扩容是成倍的。

水平扩容表（双写迁移法）

第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署；第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，去掉双写，部署；

注：双写是通用方案。

六、分库分表总结

分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。

选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。

只要能满足需求，拆分规则越简单越好。

七、分库分表示例

原文标题：MySQL 常用分库分表方案，都在这里了！

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