理论结合实践总结分库、分表

落日映苍穹つ 2022-05-03 13:00 175阅读 0赞

## 垂直拆分 ##

### 垂直分表 ###

把一张列比较多的表拆分成多张表，又称为「大表拆小表」，拆分是基于关系型数据库中的「列」（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一种「扩展表」，可以按照如下原则进行垂直拆分：

*  把不经常使用的字段单独放在一张表
 *  把 text, blob 等大字段拆分出来放在附表中
 *  经常组合查询的列放在一张表中

> 数据库设计的一般建议遵循三大范式，垂直拆分更多的时候应该在数据表设计之初就执行，但是实际使用的的场景中，等级越高的范式设计出来的表越多，会大大的增加查询的时间。所以当我们业务所涉及的表非常多，可以考虑使用「反范式」即用空间换取时间，把数据冗余在多个表中，避免多表 join 查询

### 垂直分库 ###

垂直分库在「微服务」盛行的今天已经变的非常普及。基本思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是将所有的数据表都放在同一个数据库中。垂直分库的好处：

*  系统层面「服务化」 拆分操作，能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈，有利于系统的扩展维护。
 *  在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破单机的 IO、连接数以及单机硬件资源的瓶颈。

## 水平拆分 ##

### 水平分表 ###

水平拆分是指数据表行的拆分，表中的行数据超过百万级时，查询就会变慢，此时可以通过将一张表的数据拆分成多张表来存放。简单来说，就是将表中的不同数据行按照一定规律分布到不同的数据表中，这样可以降低单表数据量，优化查询性能。常见的方式&好处：

*  通过主键或者时间等字段进行 Hash 和取模后拆分
 *  水平分表，一定程度上可以缓解查询性能的瓶颈。但本质上这些表还是保存在同一库中，所以库级别还是会有IO 瓶颈。一般很少使用。

### 水平分库分表 ###

水平分库分表与水平分表的核心思想相同，唯一的不同就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。很多大型的互联网公司都是采用这种做法。水平分库分表的好处：

*  可以进行「冷热数据分离」
 *  有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破 IO、连接数、硬件资源的瓶颈。

## 分库分表的难点 ##

不论是垂直拆分还是水平拆分，在拆分后都会带来一些复杂的技术问题和挑战，例如跨分片的复杂查询，跨分片的事务等。

### 跨库 join 查询 ###

拆分后，数据库可能是分布式的在不同实例和不同主机上的，基于架构规范、性能、安全性等方面的考虑， 一般是禁止跨库 join 的。首先考虑下垂直分库的设计问题，如果不能调整，可以结合实际场景从如下方案中选择一种：

#### 1.全局表 ####

将系统只能够所有模块都依赖到的一些表，在每个数据库中均保存一份。但这类信息应该是很少发生修改的，所以几乎不用担心「一致性」 的问题。

#### 2.字段冗余 ####

字段冗余通常是为了避免 join 查询。在电商业务中有个很常见的场景：

「订单表」中保存「卖家 ID」的同时，将卖家「name」作为冗余字段，这样查询订单详情的时候就不再需要查询「卖家用户表」

*  冗余字段是一种「空间换时间」的体现，适用依赖字段比较少的情况下
 *  冗余字段会带来的另一个问题就是数据一致性的问题，卖家修改名称之后订单表中信息是否要同步，当然是可以通过触发器或者业务代码层面来保证，但只要有人为干预就导致问题更复杂

#### 3.数据同步 ####

数据库 A 中表 a 和数据库 B 中表 b 有关联，需要定时指定表同步。但同步会对数据库带来一定的影响，需要在性能影响和数据实效性中取得一个平衡。

#### 4.系统层组装 ####

在系统层面上，通过调用不同的模块的组件或者服务，获取到数据并进行字段拼接。但在实际使用中，通常会遇到查询效率的问题。

*  字段组装的情况下，需要先获取「主表」数据，然后再根据关联关系，调用其他模块的组件或服务来获取依赖的其他字段，最后将数据进行组装。
 *  关联关系的查询的复杂度即使在系统层进行组装也是能够接受的，但是对于连接查询并且还带有过滤条件的情况下，想在代码层面进行组装数据，代码会变得异常复杂
 *  通常情况下可以通过缓存来避免频繁 RPC 通信和数据库查询的开销

#### 5.跨库事务 ####

将业务拆分数据库之后，不可避免的就是「分布式事务」的问题

## 实践 ##

以上的内容都是参考网上的文章进行总结的，以下的内容是在上海 gopher meeting 上听许老师分享学来的。

### 券码设计 ###

假如产品经理提了一个需求是，让我们设计一个满足如下特性的物品券码：**不可重复、不可预测、不能太长、数字码**，你会这么设计券码？

*  UUID/GUID X
 *  MongoDB ObjectId X
 *  Twitter Snowflake X

**线性同余**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BoYW50b21fMTEx_size_27_color_FFFFFF_t_70]

*  线性同余容易实现，生产速度快，但是弊端也很明显，32 位的数周期最长只能到  2 32 2^\{32\} 232
 *  精心挑选的参数，可保证在整个周期 (m) 内随机数不重复

**对于不可预测的问题，需要怎么解决？**

券码生成的功能需要支持能够被多个进程同时访问，并且实现不可预测的功能，所以可以按照如下步骤执行(seed 指的是 Nj)：

*  从数据库获取 seed ，并持有写锁
 *  生成一批随机数并 shuffle (洗牌，破坏可预测性)
 *  更新 seed

### 分库分表的场景下，如何选择 sharding key? ###

在分库分表的情况下， sharding key 只有一个，但需要支持两个独立的查询条件：

*  根据 UID 查询，比如钱包应用中查看我的券
 *  根据券码查，比如商户核销券码

按照上面的介绍，你可能会想到，维护 A、 B 两张内容一样的表，一张为 UID 索引，一张为 code 核销索引，通过冗余能够提高查询性能。但维护第二份数据的服务器成本，以及两张表中的数据一致性，这些都使得问题更加复杂。

更简单的实践：

*  引入新的字段作为 sharding key : shardID = HASH(UID) % M
 *  券码再包含 shardID，因为券码不能太长，M 此处选择的是 10000

### 分布式事务之用户间转增 ###

分布式事务可以通过队列来实现，这张图是直接在现场照的，原谅我实在是不想自己再画一遍。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BoYW50b21fMTEx_size_27_color_FFFFFF_t_70 1]

这里有两个点需要注意：

*  消息服务不是事务的：消息存了，数据库更新可能失败
 *  消息服务不是事务的：消息清理可能失败
 *  所以分布式事务在写代码的时候有很多细节需要注意

## 参考资料 ##

*  [分库分表的几种常见形式以及可能遇到的困难][Link 1]
 *  [mysql 设计优化专题][mysql]

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[Link 1]: http://www.infoq.com/cn/articles/key-steps-and-likely-problems-of-split-table
[mysql]: https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-design-optimalize/39326