mysql数据库分表分库的策略-巨人网络通讯

一、先说一下为什么要分表：

当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

mysql执行一个sql的过程如下：

1、接收到sql;

2、把sql放到排队队列中;

3、执行sql;

4、返回执行结果。

在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这两个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这也是我们为什么要分表的原因。

二、分表的方案

1、集群

1，做mysql集群，有人会问mysql集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量，举个例子：有10个sql请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这10个sql请求，分配到5个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有2个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内，我做过一些mysql的集群：

linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步

优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂操作（php代码）

缺点：单个表的数据量还是没有变，一次操作所花的时间还是那么多，硬件开销大。

2、分表

分表的2种方式：

讲字段拆分到不同表中，将原表中的string类型字段拆分到其他表，能够加快主表的查询。

2.垂直分割就是按字段分.

一个数据库有3000W用户记录.包括字段id,user,password,first_name,last_name,email,addr,等几十字段.用户登录时需要user,password字段,需要查找user,password字段比较慢,若是把它user,password单建立一表,速度会快.用户的其它字段独立再建立一个表.这仅是一个例子.

把数据拆分到多个同样结构的表中。

水平.就是按记录分.一个数据库有3000W用户记录.处理速度比较慢.这时可以把3000W.分成五份.每份都是600W.分别放在不同的机器上.

水平分表：

就是预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表，这种预估大差不差的，论坛里面发表帖子的表，时间长了这张表肯定很大，几十万，几百万都有可能。聊天室里面信息表，几十个人在一起一聊一个晚上，时间长了，这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。以聊天信息表为例：

我事先建100个这样的表，message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面，可以用求余的方式来获得

3、实际应用中：

需要把垂直分表和水平分表结合起来使用，如果一个数据库有3000w用户的话，可以先考虑垂直拆，拆完之后在进行水平拆分。

就是先将其他字段拆分到user_info表中，用户主表只留下用户id，密码，用户名等关键字段。

之后在进行水平拆分，将用户和用户信息表分为多个同样结构的表。

接下来我们来看下MYSQL在分表存储数据的时候是如何运作的：

1、简单的MySQL主从复制:

MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其图如下：

其主从复制的过程如下图所示：

但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：

1. 写入无法扩展

2. 写入无法缓存

3. 复制延时

4. 锁表率上升

5. 表变大，缓存率下降

那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案，一起来看看。

2、MySQL垂直分区

如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下：

然而，尽管业务之间已经足够独立了，但是有些业务之间或多或少总会有点联系，如用户，基本上都会和每个业务相关联，况且这种分区方式，也不能解决单张表数据量暴涨的问题，因此为何不试试水平分割呢？

3、MySQL水平分片（Sharding）

这是一个非常好的思路，将用户按一定规则（按id哈希）分组，并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中，即一个sharding，这样随着用户数量的增加，只要简单地配置一台服务器即可，原理图如下：

如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示：

单库单表

单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

单库多表

随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

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.

所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

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。