锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

mysql数据量大怎么办 mysql数据太大( 二 )

IT技术数据库


主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分 。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题 。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库 ， 订单Order一个库 。切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上 。为什么mysql数据量大怎么办？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD 。没拆分之前，全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈 。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上，随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧 。所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决mysql数据量大怎么办了，以后也不会面对单机资源问题 。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护 ， 监控 ， 扩展等 。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈 ， 而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的 。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限 ， 在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈 。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表） ， 按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去 。但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈 。不建议采用 。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去 ， 每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同 。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈 。
水平分库分表切分规则
【mysql数据量大怎么办 mysql数据太大】 1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20000一个表；
2. HASH取模
一个商场系统 ， 一般都是将用户 ， 订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题 。取用户id，然后hash取模 ， 分配到不同的数据库上 。
3. 地理区域
比如按照华东，华南 ， 华北这样来区分业务 ， 七牛云应该就是如此 。
4. 时间
按照时间切分 ， 就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小 ， 所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离” 。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后，就成了分布式事务了 。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担 。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的 。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生 。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现 。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据 。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

推荐阅读


上一篇：联想t510怎么加显卡，联想笔记本t510主板能加显卡

下一篇：大型vr虚拟体感游戏机，大型vr虚拟体感游戏机有哪些