Django的多数据库处理（垂直分库和水平分库）

垂直分库指的是根据应用来分数据库，比如博客一个数据库，论坛一个数据库。水平分库是指，根据某些规则，将同一个应用/表的数据分布在不同的库上。比如根据用户ID把用户的博客文章分布在5个数据库上。

垂直分库，可以参考如下的文档。
Easy Multi-Database Support for Django
http://www.eflorenzano.com/blog/post/easy-multi-database-support-django/
这篇文章的主要思路是，继承Manager创建一个MultiDBManager，在建立Model的时候用MultiDBManager替换默认的Manager，在MultiDBManager构造时指定数据库。

核心的设计思路是，在外部设置settings的数据库连接的值，在db内部使用。

for name, database in settings.DATABASES.iteritems():
    for key, value in database.iteritems():
        setattr(settings, key, value)

do something

这样作其实是很费劲的，因为django在设计之初就没有考虑到multi-db的问题，connection都是直接读取的setting的配置，所有和数据库相关的地方都是“静态”的。

水平分库，可以参考如下的讨论链接，但是这家伙只是给出了思路，不过分析的很全面。
Proposal: user-friendly API for multi-database support
http://groups.google.com/group/django-developers/browse_thread/thread/9f0353fe0682b73

因为我的代码很乱（夹杂其他功能），所以我也只给出思路和部分代码。假设一个应用场景如下：用户的消息，根据用户的ID（数字）分布在2个数据库中，则用户ID对2求余就可以了。改动的地方，主要是BaseDatabaseWrapper（这是数据库连接的wraper，也是多类型(mysql,postgresql之类)数据库支持的基类），为__init__函数增加传入数据库编号参数。其次增加一个Manager，可以传入数据库编号，选择数据库连接。最后是，改动模型，CRUD时增加数据库编号参数。

1.setting.py

DATABASE_ENGINE = 'mysql'
DATABASE_NAME = 'master'
DATABASE_USER = '001'
DATABASE_PASSWORD = ''
DATABASE_HOST = '127.0.0.1'
DATABASE_PORT = '3306'

DATABASES = dict(
    msg_0 = dict(
        DATABASE_NAME='msg0',
    ),
    msg_1 = dict(
        DATABASE_NAME='msg1',
    ),
)

2.模拟一个settings.py出来，还有别的办法，我当时用的笨办法。

class DBSetting:
    def __init__(self,settings,db):
        self.DEBUG = False
        self.DATABASE_HOST = settings.DATABASE_HOST
        self.DATABASE_PORT = settings.DATABASE_PORT
        self.DATABASE_NAME = settings.DATABASE_NAME
        self.DATABASE_USER = settings.DATABASE_USER
        self.DATABASE_PASSWORD = settings.DATABASE_PASSWORD

        if db:
            dbdi = settings.DATABASES[db]
            if dbdi.has_key('DATABASE_HOST'):
                self.DATABASE_HOST = dbdi['DATABASE_HOST']
            if dbdi.has_key('DATABASE_PORT'):
                self.DATABASE_PORT = int(dbdi['DATABASE_PORT'])
            if dbdi.has_key('DATABASE_NAME'):
                self.DATABASE_NAME = dbdi['DATABASE_NAME']
            if dbdi.has_key('DATABASE_USER'):
                self.DATABASE_USER = dbdi['DATABASE_USER']
            if dbdi.has_key('DATABASE_PASSWORD'):
                self.DATABASE_PASSWORD = dbdi['DATABASE_PASSWORD']
            if dbdi.has_key('DATABASE_SEGMENT'):
                self.DATABASE_SEGMENT = dbdi['DATABASE_SEGMENT']

3.修改django安装文件下的django/db/backends/__init__.py文件，改完要重新安装。如果你直接修改/usr/lib/python2.5/site-packages/django/下的，则不需要。

class BaseDatabaseWrapper(local):
    #增加构造参数，把settings传入
    def __init__(self,settings,**kwargs):
        self.connection = None
        self.queries = []
        self.options = kwargs
        self.settings = settings
    #...此处省略了代码...
    def cursor(self):
        #把传入的settings传递给子类
        cursor = self._cursor(self.settings)
        if self.settings.DEBUG:
            return self.make_debug_cursor(cursor)
        return cursor

4.好了，一个可以传入链接参数的connection就做好了。和第一个参考链接里面的差不多，还是有点差异。处理数据库连接，有两个地方一个是QuerySet一个是insert。

class MultiManager(models.Manager):
    #group指的是垂直分库的标识，比如blog,bbs之类的
    def __init__(self, group, *args, **kwargs):
        self.group = group
        super(MultiManager, self).__init__(*args, **kwargs)
　　 #segment指的是用blog之下的哪个库
　　 #比如settings.py里面的blog_0,blog_1，那么segment就可能是０和1
    def choiceConn(self,segment):
        self.segment = segment

    def _getConn(self):
        if self.group:
            if self.segment:
                key = self.group+'_'+str(self.segment)
            else:
                key = self.group+‘_0’ #默认连第一个
            conn = connPool.getConn(key)
            return conn
        else:
            return None

    def get_query_set(self):
        conn = self._getConn()
        if conn:
            query = sql.Query(self.model,conn)
            queryset = QuerySet(self.model,query)
        else:
            queryset = super(MultiManager, self).get_query_set()
        return queryset

    def _insert(self, values, return_id=False, raw_values=False):
        conn = self._getConn()
        if conn:
            query = sql.InsertQuery(self.model, conn)
            query.insert_values(values, raw_values)
            ret = query.execute_sql(return_id)
            query.connection._commit()

5.models的定义，也需要额外的处理，一般情况下的调用如：userMsg.objects.filter()/get()之类的，如果是水平分库，则需要指定连接到哪个数据库。因此，我定义了一个objects(seg)的方法，可以传入数据编号。同时，保存的时候，一般是这样的：usermsg.save(),如果要分库，则改为usermsg.save(seg)就可以了。

class userMsg(models.Model):
    msgid = models.AutoField(primary_key = True)
    userid = models.IntegerField()
    message = models.CharField(max_length = 128)
    _default_manager = MultiManager('msg')

    @staticmethod
    def objects(seg):
        log('userMsg.objects(seg)',str(seg))
        userMsg._default_manager.choiceConn(seg)
        return userMsg._default_manager

    def choiceConn(self,seg):
        userMsg._default_manager.choiceConn(seg)

6.views中的使用，和django的使用没有太大区别，就上面的两个方法的差异。如果不需要水平切分，就不要使用上面两个方法，仅仅设置_default_manager = MultiManager('msg')，调用save()时，默认会连msg_0；如果调用save(1)，就会连第msg_1。


经一步的思考：

1.数据库事务的处理。在多数据库的情况下，针对不同的数据库，是无法使用事务的。因此，在架构上需要考虑异常和补偿性的事务。在同一个数据库上事务的处理，需要改写transication.py，或者获取当前connection，再进行事务的处理。


2.扩容的问题。增加数据库后，会导致数据重新分布，那么就涉及到数据迁移的问题，一个办法是分布规则，考虑到扩容的问题，新的规则兼容老的规则，旧有的数据不会变化。另外一种就是，可以平滑的在库之间移动数据。这两个都是很麻烦的问题。

http://www.eflorenzano.com/blog/post/easy-multi-database-support-django/
以前用过 有外键的时候会有问题 manager被换回默认的 不知你这个解决了没

事务不是问题，可以用分布式事务，只要使用的数据库系统都支持就好

一个大问题是数据约束和关联
比如用户名不能重复。用户分成两个库，字段的唯一性约束只能保证自身库里没有重复
再比如用户的好友，可能是存放在多个库里的，难以使用数据库的主外键引用

通常要在能够访问全部数据库的上层处理这些约束和关联，代码复杂得多，容易出错，还要用更高的事务隔离级别，导致性能下降

我的习惯是，在程序中控制外键，而不是交给数据库去处理。所以，我没有注意这个问题，不过我感觉有解决办法，看看换回默认的时机在哪里，改之即可。

是这样的，如果根据用户ID的规则去分库，则用户表不建议分库，放在主数据库里面。用户注册数一般不会太大，我看资料说Mysql单表小于100w，查询性能尚可。

如果仍需要对用户表进行分库，肯定还要重新设计分库的规则，比如根据用户的名字做MD5，然后匹配到某个库上；用户的主键生成不能使用mysql的自增长类型，而是用MD5或者UUID（这只是一个思路），也可以自增ID+库ID，比如在库1上的ID可能是11,21,31,41,51，个位是库ID，前面是用户ID。也就是说，分库之后，要保证ID是全局唯一的，而不是在库中唯一的。

事务的问题，我的一个思路是，补偿性事务，例如，逻辑比较复杂

insert1() //插入数据1，数据库1上的数据
try:
    insert2() //插叙数据2，数据库2上的数据
except Exception e:
    delete1() //失败，删除数据1

当然，如果分布式事务在性能和一致性上能保证，用分布式事务可能是比较好的解决方案。

我有一个mysql表，目前接近4000万行记录，使用了partition，目前没有任何问题

以前数据量1000万的时候还没有做分区，也没有感到任何性能问题，就是维护一次时间长点

我的业务有高峰期大并发插入，和全天较长时间大并发查询，这张大表一次都没崩溃过

我实在搞不懂为什么那么多人说mysql的表上了百万就不行了。我使用的是myisam，如果机器内存够大，使用innodb性能在理论上应该更高。

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就Python在应用级实现的水平或者垂直分库而言，我只看过SQLAlchemy的实现。给我的感觉就是，不到万不得已，不要用应用级的数据分区，因为性能太低。

在数据库分区如此成熟的情况下（mysql/postgresql目前bug已经非常少了，oracle/db2就不提了），没有道理要在应用级做这个事情

就算一定要做，也有现成的，pylons是指接用SQL Alchemy和SQL Object，这两个都号称支持水平/垂直分区，可以尝试。Dangjo也可以delegate到SQL Alchemy上来，无非是愿意或者不愿意的问题。

这只是最简单的情况。许多网站是：用户的email不能重复，昵称（或者用户名）也不能重复，无论哪个作为分库的规则，另外一个都会使唯一性约束变得困难和复杂
另外主外键关联也很麻烦，一个用户的好友分在多个库里，无法利用主外键和单个数据库的一致性约束，同时查询也变得麻烦，join不能用了，因为相关记录不都在一个库里的

怎么讲呢，既然分库，并发和数据量肯定上去了，否则，分库干嘛呢，还不是单库已经搞不定问了嘛。因此，不能强行的要求按照数据库设计的原则去进行。必要时反规则的事情也得做做。不重复的问题也很好解决的，冗余出一个user email和nick检查表。外键约束就不要设计在数据表中了，靠这个约束真的很麻烦。

Mysql的查询性能，我试了一下，在单表200w，建索引的情况下，性能还不错，大概0.1s内能返回结果，我用的虚拟机。
分库和分区还是有一些区别的，分区仅仅能在一个机器上，分库可以在多台机器，而且添加机器是非常简单的。

恩 目前也在思考 大表 如何处理这些问题 的情况~~~