mysql怎么做分库分表 mysql分库分表实现
mysql分库分表,而且要保证每条数据唯一
分库 又 分表? 只做过分表的,分库 的没搞过。大体思路:
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1、你的数据必须有个主键 auto_increasement 属性,记录编号能自动增长。
2、设置一个表,里面存记录范围(或者查询条件)对应的表。比如 1-100万记录对应 table1,100万-200万 对应table2
3、在php里根据查询条件,找到本次查询可能涉及到的表,就可以对具体的表进行操作了
如何实现mysql的分库分表
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。其实这二个是一回事,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。
mysql要分库分表怎样处理
mysql要分库分表怎样处理
从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
分库分表技术及技术方案
一、分库分表的必要性
分库分表技术的使用,主要是数据库产生了瓶颈,如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响,不得已而产生的技术。
通过分库分表技术来解决此类问题,但正因为使用此技术,会产生ACID一系列的问题,各类中间件解决此类问题各有各的优势。
提示:如场景无必要,千万不要使用分库分表。
二、分库分表的思路
1、垂直区分
垂直分库:从业务角度,一个库分成多个库,如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署,互不影响,通过接口去调用。
垂直分表:把大表分成多个小表,如热点数据和非热点数据分开,提高查询速度。
2、水平区分
水平分表:同一业务如数据量大了以后,根据一定的规则分为不同的表进行存储。
水平分库:如订单分成多个库存储,分解服务器压力。
以上一般来说,垂直分库和水平分表用的会多些。
三、分库分表的原理分析
分库分表常用的方案:Hash取模方案和range范围方案;
路由算法为最主要的算法,指得是把路由的Key按照指定的算法进行存放;
1、Hash取模方案
根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配,不存在热点问题,但数据迁移很复杂。
2、Range范围方案
range根据范围进行划分,如日期,大小。此方案不存在数据迁移,但存在热点问题。
四、分库分表的技术选型
1、技术选型
解决方案主要分为4种:MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
(1)mysql分区技术:把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载,使用较少。
(2)NoSQL(如MongoDB):如是订单等比较重要数据,强关联关系,需约束一致性,不太适应。
(3)NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力,还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。
(4)MySQL的分库分表:如使用mysql,此种方案为主流方式。
2、中间件
解决此类问题的中间件主要为:Proxy模式、Client模式。
(1)Proxy模式
(2)Client模式
把分库分表相关逻辑存放在客户端,一版客户端的应用会引用一个jar,然后再jar中处理SQL组合、数据库路由、执行结果合并等相关功能。
(3)中间件的比较
由于Client模式少了一层,运维方便,相对来说容易些。
五、分库分表的实践
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 - 选key(均匀)- 分表规则(hash或range等)- 执行(一般双写)- 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
在这里我们选用中间件share-jdbc。
1、引入maven依赖
2、spring boot规则配置
行表达式标识符可以使用${...}或$-{...},但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突,因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$-{...}。
3、创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource,ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发,或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
分库分表最佳实践
MySQL单表(innoDB)可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
参考阿里开发手册建议:
1.单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表;如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。
2.实际情况受mysql机器配置等多方面影响,可能数据量很大但性能依旧不错,但考虑后续发展一定要进行分库分表考虑。
根据实际的业务场景选择合适的分片数据,参考如下:
根据实际的业务场景选择适当的分片字段,要达到如下要求:
分表数量和分表字段确定后,要设计一个合理的分表规则,良好的分表规则要达到如下条件:
如何保证分片数据均匀,参考:
如何保证方便后续分片扩容,参考:
如何高效的使用分库分表,核心是做到尽量的路由到最少的表,最好是只路由到一个表里面
核心规则如下:
阶段一
阶段二
阶段三
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