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分庫分表的概念及應用場景詳解

2020-10-13 00:50:09 區塊鏈

  • 背景
    隨著互聯網的發展,線上業務越來越普及,用戶量也是越來越大,那么必定導致用戶量的增加,業務壓力增大. 服務器的處理請求壓力已經通過分布式微服務解決, 那么存盤層的壓力也需要有解決方案,那么這個解決方案就是分庫分表.

  • 水平分表
    在這里插入圖片描述
    水平分表可以很好緩解資料存盤大,導致即使使用了索引,那檢索很慢的問題. 比如mysql上千萬條資料時,使用索引性能也開始下降了,這時候分表,那么每張表只有500萬資料,可以很好解決索引瓶頸問題.

  • 垂直分表
    在這里插入圖片描述
    垂直分表有兩個好處. 可以一定解決索引的瓶頸,因為可以讓一顆b+樹存盤更多的資料,比如有圖片大文本資料,垂直分表,就有主從表的概念,這樣大大提高檢索效率; 可以提高并發操作,可以達到同時修改兩張表的資料,不會局限于行鎖.

  • 水平分庫
    在這里插入圖片描述
    水平分庫一般不是因為索引瓶頸導致的, 而是因為業務并發量太大造成的, 一個資料庫已經不能夠及時處理所有的業務請求了,必須將資料庫請求進行分攤處理.如果不是因為資料庫處理不過來,一般水平分表就夠用了,水平分表只是解決存盤量大的索引瓶頸問題

  • 垂直分庫
    在這里插入圖片描述
    垂直分庫一般也不是因為索引瓶頸導致的,也是因為業務量大造成的,一般是指單塊業務就很大,必須獨立使用一臺資料庫服務才能及時處理. 否則業務量不大情況,所有模塊業務表分不同schema即可.

  • 使用場景
    水平分表: 業務并發量不大, 單表資料大,檢索資料慢
    垂直分表: 業務并發量不大, 大表,存大文本
    水平分庫:業務并發量大,單表資料大
    垂直分庫: 業務并發量大, 業務模塊分庫,單模塊業務量大

  • 總結
    1.如果只是資料量大,達到了索引瓶頸,那么只需要分表即可
    2.如果是資料量和并發量都大, 那么達到了io和cpu瓶頸,那么需要分庫

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