读写分离-分离读操作和写操作,避免相互影响
水平拆分,因为单表太大查询性能太差,减小查询氛围提高反应速度,按照业务维度拆分,比如交易数据最近一周的读写均衡,而一周以前的读远远大于写。此时需要两张表进行数据的转移[先备份]。然后就是少数商户会进行大多数交易,于是自然将频繁交易商户单独拆开,低频商户的实时查询的范围自然更小,不会受到前者影响。
- 首先读写分离,基本操作,分离读写
- 然后做垂直拆分,狭义的技术角度的水平拆分
- 广义的业务角度上的水平拆分—>水平拆分会导致排序问题,局部排序不等于全局排序
水平拆分导致的分页及排序问题:水平拆分后,想要分页检索的话,传统思维select count(id) from table,这个数量查询都是比较耗时的,不过我们不一定需要完整地显示页数,比如TB上我们可以直接显示前2000条数据,100页,20条/页。对于商家,如果需要检索交易数据,一般而言查看前10页是比较频繁的,同时如果真的需要查看全部数据,获得某个时间段的交易数据,我们后台单独开线程提供下载,对于此种完整查询是需要耗时的,所以通过网页展示并不是理想方案。
排序问题,可以依靠一些策略从多个库表中检索出数据在服务层归并进行排序
水平拆分的表设计问题:
- 主键自增,为了控制数据分布均衡,对于自增类型,可以使用1、3、5、7、9另外一张表适用2、4、6、8、10类似的自增序列,或者机器A承担1E条数据是较好的上限,那么机器B就从1E+1开始取ID。前者无法解决将来的上限问题,后者无法解决数据分布不均问题。
- 整数哈希取余,如果主键是业务唯一字段,可以通过该方式决定该条数据的存取位置。
- 一致性哈希,解决拓展及单台服务器故障问题[Memcached集群也会用到该方案]
垂直拆分:比如某些数据不大但是读写连接数多。
拆分会带来很多问题,比如join查询失效,拆分就是为了减轻数据库压力,so让DB安心读写,计算交给服务层。同时拆分引起数据结构和分布变化,如果不希望将来拆分引起业务代码大改动,就需要定义好数据服务接口,减少后期变动。
缓存技术:使用Memcached Redis 每一时间段写入到持久层
检索的要点在于范围,搜索范围越小,速度就越快,所以对表进行水平拆分,拆分就会带来查询问题,我们需要对多表查询结果就行归并、排序。拆表分表让数据库结构发生变化,这段时间的监控要求提高,需要有备份替代方案在手,于是有人自然想另起炉灶。
单库数据库-->数据库读写分离-->缓存技术[剥离价值不高数据实时性不高数据]-->搜索技术-->数据的垂直拆分-->数据的水平拆分
数据库的读写性能一般是一个系统的平静所在,如果通过一般成本下的分库分表都无法解决性能问题,就需要使用NoSQL了。
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