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隨著信息化程度的不斷提高，數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為了企業(yè)管理和應(yīng)用系統(tǒng)重要的支撐平臺。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是創(chuàng)建一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程，其目的是為應(yīng)用程序提供確定和有組織的數(shù)據(jù)訪問協(xié)議。是指在進行數(shù)據(jù)庫設(shè)計時必須考慮的一些基本原則和關(guān)鍵步驟。
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1. 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計
數(shù)據(jù)庫架構(gòu)是數(shù)據(jù)庫設(shè)計中最基礎(chǔ)的一個概念，它是指數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在邏輯上的整體結(jié)構(gòu)和組成方式。在一個大型企業(yè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫可能會包含成百上千個表，因此必須按照邏輯層次結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)組織成多個子系統(tǒng)。這樣設(shè)計可以降低數(shù)據(jù)之間的耦合度，因此是保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和可維護性的重要手段。
2. 數(shù)據(jù)模型設(shè)計
在數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程中，數(shù)據(jù)模型設(shè)計是更具有實際意義的一個環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)模型是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖形或符號表示，它將數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以一種抽象化的方式表示出來。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫設(shè)計的基礎(chǔ)，因為一個好的數(shù)據(jù)模型可以有效地表達數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從而使得數(shù)據(jù)庫更加易于使用和管理。
3. 數(shù)據(jù)庫范式設(shè)計
范式是數(shù)據(jù)庫設(shè)計中非常重要的概念，它指的是一種規(guī)范化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，我們可以采用不同的范式來設(shè)計數(shù)據(jù)庫，以達到更佳的數(shù)據(jù)庫性能和有效性。
之一范式：不允許一個實體中出現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)項。
第二范式：實體中所有屬性都要依賴于主鍵。
第三范式：實體中所有非主鍵屬性都要直接依賴于主鍵。
4. 數(shù)據(jù)庫安全性設(shè)計
數(shù)據(jù)庫安全性設(shè)計是一項不容忽視的工作，它是保證數(shù)據(jù)安全性的關(guān)鍵。在設(shè)計過程中，應(yīng)該將安全性考慮到數(shù)據(jù)庫的整體設(shè)計中。數(shù)據(jù)庫的安全性設(shè)計包括以下幾個方面：
數(shù)據(jù)加密：采用先進的加密算法來保障數(shù)據(jù)的安全性。
用戶授權(quán)：建立嚴(yán)格的用戶角色和權(quán)限機制，確保每個用戶只能訪問其所需的數(shù)據(jù)。
故障恢復(fù)：及時備份數(shù)據(jù)，以防止數(shù)據(jù)遭受失誤或惡意刪除等事件的影響。
5. 性能優(yōu)化設(shè)計
性能方面是數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程中的另一個關(guān)鍵任務(wù)。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，應(yīng)該考慮到數(shù)據(jù)庫的性能問題，以確保正常運行。數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的主要方法包括：
查詢優(yōu)化：合理利用索引和數(shù)據(jù)聚合技術(shù)來優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢性能。
磁盤 I/O 優(yōu)化：根據(jù)數(shù)據(jù)讀寫比例調(diào)整磁盤存儲的方式，以優(yōu)化數(shù)據(jù)的訪問和處理。
內(nèi)存管理：盡可能的利用內(nèi)存來提升查詢和處理的速度。
綜上所述，包括數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)模型設(shè)計、數(shù)據(jù)庫范式設(shè)計、數(shù)據(jù)庫安全性設(shè)計以及性能優(yōu)化設(shè)計等方面。只有在充分考慮這些要素，才能設(shè)計出與實際需求相符的數(shù)據(jù)庫。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
隨著時間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量增長是不可控的，庫和表中的數(shù)據(jù)會越來越大，隨之帶來的是更高的
磁盤
、
IO
、
系統(tǒng)開銷
，甚至
性能
上的瓶頸，而單臺服務(wù)器的
資源終究是有限
的。
因此在面對業(yè)務(wù)擴張過程中，應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
健壯性
，
安全性
，
擴展性
提出了更高的要求。
以下，我從數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、選型與落地來讓大家入門。
數(shù)據(jù)庫會面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？
業(yè)務(wù)剛開始我們只用單機數(shù)據(jù)庫就夠了，但隨著業(yè)務(wù)增長，數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模上升，這個時候數(shù)據(jù)庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，數(shù)據(jù)庫衍生了出不同的架構(gòu)來解決不同的場景需求。
將數(shù)據(jù)庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請求，使用多個從庫副本負(fù)責(zé)讀請求，從庫和主庫同步更新數(shù)據(jù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，從庫可以水平擴展，用于面對讀請求的增加。
這個模式也就是常說的讀寫分離，針對的是小規(guī)模數(shù)據(jù)，而且存在大量讀操作的場景。
因為主從的數(shù)據(jù)是相同的，一旦主庫宕機的時候，從庫可以
切換為主庫提供寫入
，所以這個架構(gòu)也可以提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
安全性
和
可用性
；
優(yōu)點：
缺點：
在數(shù)據(jù)庫遇到
IO瓶頸
過程中，如果IO集中在某一塊的業(yè)務(wù)中，這個時候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點業(yè)務(wù)拆分出去，避免由
熱點業(yè)務(wù)
的
密集IO請求
影響了其他正常業(yè)務(wù)，所以垂直分庫也叫
業(yè)務(wù)分庫
。
優(yōu)點：
缺點：
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲瓶頸的時候，由于數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降。
這個時候可以考慮將數(shù)據(jù)做水平拆分，針對數(shù)據(jù)量巨大的單張表，按照某種規(guī)則，切分到多張表里面去。
但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸（單個服務(wù)器的IO有上限）。
所以水平分嘩槐尺表主要還是針對
數(shù)據(jù)量較大
，整體業(yè)務(wù)
請求量較低
的場景。
優(yōu)點：
缺點：
四、分庫分表
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲瓶頸和IO瓶頸的時候，數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降，加上同一時間需要處理大規(guī)模的業(yè)務(wù)請求，這個時候單庫的IO上限會限制處理效率。
所以需要將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個服務(wù)器上去，每個服務(wù)器具有相應(yīng)的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)不同。
分庫分表能夠有效地緩解單機和單庫的
性能瓶頸和壓力
，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。
優(yōu)點：
缺點：
注：分庫還是分表核心關(guān)鍵是有沒有IO瓶頸
。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范圍分片）
將業(yè)務(wù)表中的某個
關(guān)鍵字段排序
后，按照順序從0到10000一個表，10001到20230一個表。最常見的就是
按照時間切分
（月表、年表）。
比如將6個月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流明睜逝，這些表的數(shù)據(jù)被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數(shù)是采用這種方式。
優(yōu)點：
缺點：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然后將其相關(guān)的業(yè)務(wù)表作為附表，取用戶id然后
hash取模
，分配到不同的數(shù)據(jù)表或者數(shù)據(jù)庫上。
優(yōu)點：
缺點：
講到這里，我們已經(jīng)知道數(shù)據(jù)庫有哪些架構(gòu)，解決的是哪些問題，因此，
我們在日常設(shè)計中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，數(shù)據(jù)的傾向性，數(shù)據(jù)的安全性等來選擇不同的架構(gòu)
。
那么，我們應(yīng)該如何選擇數(shù)據(jù)庫架構(gòu)呢？
雖然把上面的架構(gòu)全部組合在一起可以形成一個強大的高可用，高負(fù)載的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，但是架構(gòu)選擇合適才是最重要的。
混合架構(gòu)雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰(zhàn)，你以為的完美架構(gòu)，背后其實有著更多的坑。
1、對事務(wù)支持
分庫分表后（無論是垂直還是水平拆分亂高），就成了分布式事務(wù)了，如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價（XA事務(wù)）；如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會造成編程方面的負(fù)擔(dān)（TCC、SAGA）。
2、多庫結(jié)果并
（group by，order by）
由于數(shù)據(jù)分布于不同的數(shù)據(jù)庫中，無法直接對其做分頁、分組、排序等操作，一般應(yīng)對這種多庫結(jié)果并的查詢業(yè)務(wù)都需要采用數(shù)據(jù)清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數(shù)據(jù)延遲
主從架構(gòu)下的多副本機制和水平分庫后的聚合庫都會存在主數(shù)據(jù)和副本數(shù)據(jù)之間的延遲問題。
4、跨庫join
分庫分表后表之間的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結(jié)果原本一次查詢就能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴容
水平分片之后，一旦需要做擴容時。需要將對應(yīng)的數(shù)據(jù)做一次遷移，成本代價都極高的。
6、ID生成
分庫分表后由于數(shù)據(jù)庫獨立，原有的基于數(shù)據(jù)庫自增ID將無法再使用，這個時候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、應(yīng)用層依賴類（JDBC）
這類分庫分表中間件的特點就是和應(yīng)用強耦合，需要應(yīng)用顯示依賴相應(yīng)的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當(dāng)當(dāng)開源的
sharding-jdbc
、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實現(xiàn)JDBC的API，通過重新實現(xiàn)
DataSource
、
PrepareStatement
等操作數(shù)據(jù)庫的接口，讓應(yīng)用層在
基本
不改變業(yè)務(wù)代碼的情況下透明地實現(xiàn)分庫分表的能力。
中間件給上層應(yīng)用提供熟悉的JDBC API，內(nèi)部通過
sql解析
、
sql重寫
、
sql路由
等一系列的準(zhǔn)備工作獲取真正可執(zhí)行的sql，然后底層再按照傳統(tǒng)的方法（比如數(shù)據(jù)庫連接池）獲取物理連接來執(zhí)行sql，最后把數(shù)據(jù)
結(jié)果合并
處理成ResultSet返回給應(yīng)用層。
優(yōu)點
缺點
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫分表中間件的核心原理是在應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫的連接之間搭起一個
代理層
，上層應(yīng)用以
標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議
來連接代理層，然后代理層負(fù)責(zé)
轉(zhuǎn)發(fā)請求
到底層的MySQL物理實例，這種方式對應(yīng)用只有一個要求，就是只要用MySQL協(xié)議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式數(shù)據(jù)庫，自然也天然
支持所有的編程語言
。
在技術(shù)實現(xiàn)上除了和應(yīng)用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產(chǎn)品必須實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議，某種意義上講數(shù)據(jù)庫代理層轉(zhuǎn)發(fā)的就是MySQL協(xié)議請求，就像Nginx轉(zhuǎn)發(fā)的是Http協(xié)議請求。
比較有代表性的產(chǎn)品有開創(chuàng)性質(zhì)的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區(qū)發(fā)展比較好的
Mycat
（基于Cobar開發(fā)）等。
優(yōu)點
缺點
JDBC方案
：無中心化架構(gòu)，兼容市面上大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于開發(fā)高性能的輕量級 OLTP 應(yīng)用（面向前臺）。
Proxy方案
：提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用（面向后臺）以及對分片數(shù)據(jù)庫進行管理和運維的場景。
混合方案
：在大型復(fù)雜系統(tǒng)中存在面向C端用戶的前臺應(yīng)用，也有面向企業(yè)分析的后臺應(yīng)用，這個時候就可以采用混合模式。
JDBC 采用無中心化架構(gòu)，適用于 Java 開發(fā)的高性能的輕量級 OLTP 應(yīng)用；Proxy 提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用以及對分片數(shù)據(jù)庫進行管理和運維的場景。
ShardingSphere是一套開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件解決方案組成的生態(tài)圈，它由
Sharding-JDBC
、
Sharding-Proxy
和
Sharding-Sidecar
（計劃中）這3款相互獨立的產(chǎn)品組成，他們均提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分片、分布式事務(wù)和數(shù)據(jù)庫治理功能，可適用于如Java同構(gòu)、異構(gòu)語言、容器、云原生等各種多樣化的應(yīng)用場景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的
數(shù)據(jù)庫代理端
，提供封裝了
數(shù)據(jù)庫二進制協(xié)議的服務(wù)端版本
，用于完成對
異構(gòu)語言的支持
。
目前已提供MySQL版本，它可以使用
任何兼容MySQL協(xié)議的訪問客戶端
(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數(shù)據(jù)，對DBA更加友好。
向
應(yīng)用程序完全透明
，可直接當(dāng)做MySQL使用。
適用于任何兼容MySQL協(xié)議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為
輕量級Java框架
，在Java的JDBC層提供的額外服務(wù)。 它使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫，以jar包形式提供服務(wù)，無需額外部署和依賴，可理解為
增強版的JDBC驅(qū)動，完全兼容JDBC和各種ORM框架
。
以電商SaaS系統(tǒng)為例，前臺應(yīng)用采用Sharding-JDBC，根據(jù)業(yè)務(wù)場景的差異主要分為三種方案。
分庫（用戶）
問題解析：頭部企業(yè)日活高并發(fā)高，單獨分庫避免干擾其他企業(yè)用戶，用戶數(shù)據(jù)的增長緩慢可以不分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫
拆分策略：頭部企業(yè)單獨庫、非頭部企業(yè)一個庫
分庫分表（訂單）
問題解析：訂單數(shù)據(jù)增長速度較快，在分庫之余需要分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業(yè)單獨庫、非頭部企業(yè)一個庫，分庫之后用戶ID取模拆分表
單庫分表（附件）
問題解析：附件數(shù)據(jù)特點是并發(fā)量不大，只需要解決數(shù)據(jù)增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務(wù)
分布式事務(wù)過于復(fù)雜也是分布式系統(tǒng)最難處理的問題，由于篇幅有限，后續(xù)會開篇專講這一塊內(nèi)容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個例子，以用戶id分片之后，需要根據(jù)企業(yè)id查詢企業(yè)所有用戶信息。
sharding針對跨片查詢也是能夠支持的，本質(zhì)上sharding的跨片查詢是采用同時查詢多個分片的數(shù)據(jù)，然后聚合結(jié)果返回，這個方式對資源耗費比較大，特別是對數(shù)據(jù)庫連接資源的消耗。
假設(shè)分4個數(shù)據(jù)庫，8個表，則sharding會同時發(fā)出32個SQL去查詢。一下子消耗掉了32個連接；
特別是針對單庫分表的情況要注意，假設(shè)單庫分64個表，則要消耗64個連接。如果我們部署了2個節(jié)點，這個時候兩個節(jié)點同時查詢的話，就會遇到數(shù)據(jù)庫連接數(shù)上限問題（mysql默認(rèn)100連接數(shù)）
問題四：分片擴容
隨著數(shù)據(jù)增長，每個片區(qū)的數(shù)據(jù)也會達到瓶頸，這個時候需要將原有的分片數(shù)量進行增加。由于增加了片區(qū)，原先的hash規(guī)則也跟著變化，造成了需要將舊數(shù)據(jù)做遷移。
假設(shè)原先1個億的數(shù)據(jù)，hash分64個表，現(xiàn)在增長到50億的數(shù)據(jù)，需要擴容到128個表，一旦擴容就需要將這50億的數(shù)據(jù)做一次遷移，遷移成本是無法想象的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個
服務(wù)器的hash值
，將其配置到一個
0~2^n 的圓環(huán)上
（n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待
存儲對象的主鍵 hash值
，也將其配置到這個圓環(huán)上。
然后，從數(shù)據(jù)映射到的位置開始順時針查找，將數(shù)據(jù)分布到找到的之一個服務(wù)器節(jié)點上。
一致性hash的優(yōu)點在于加入和刪除節(jié)點時只會影響到在哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點，而對其他節(jié)點沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴容過程中可以減少數(shù)據(jù)的遷移。
好了，這次分享到這里，我們?nèi)粘５膶嵺`可能只會用到其中一種方案，但它不是數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的全貌，打開技術(shù)視野，才能更好地把存儲工具利用起來。
老規(guī)矩，一鍵三連，日入兩千，點贊在看，年薪百萬！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設(shè)計師，手機輸入法設(shè)計師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產(chǎn)品研發(fā)，現(xiàn)就職于某知名電商企業(yè)。
技術(shù)公眾號
【架構(gòu)師修行錄】
號主，專注于分享日常架構(gòu)、技術(shù)、職場干貨，Java Goals：架構(gòu)師。
交個朋友，一起成長！
數(shù)據(jù)庫中的架構(gòu)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫中的架構(gòu),數(shù)據(jù)庫設(shè)計的重要架構(gòu),數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了的信息別忘了在本站進行查找喔。
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分享題目：數(shù)據(jù)庫設(shè)計的重要架構(gòu) (數(shù)據(jù)庫中的架構(gòu))
文章出自：http://www.dlmjj.cn/article/dhcoedj.html
