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本篇內容介紹了“MySQL怎么使用分庫分表”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
MySQL使用分庫分表
1 什么是分庫分表？
把原本存儲于一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲于一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 為什么要分庫分表？
數據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業(yè)務的發(fā)展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由于無法進行分布式式部署，而一臺服務器的資源（CPU、磁盤、內存、IO等）是有限的，最終數據庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義數據庫workDB、商品數據庫payDB、用戶數據庫userDB、日志數據庫logDB等，分別用于存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日志數據表等。
3.2 何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規(guī)則，例如userID散列，進行劃分，然后存儲到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，然后將這些表按照一定的規(guī)則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施數據庫分庫分表，這要看數據庫中數據量的瓶頸所在，并綜合項目的業(yè)務類型進行考慮。
如果數據庫是因為表太多而造成海量數據，并且項目的各項業(yè)務邏輯劃分清晰、低耦合，那么規(guī)則簡單明了、容易實施的垂直切分必是選。
而如果數據庫中的表并不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬于一體的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，后期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對數據庫進行垂直切分，然后，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執(zhí)行分庫分表之后，由于數據存儲到了不同的庫上，數據庫事務管理出現了困難。如果依賴數據庫本身的分布式事務管理功能去執(zhí)行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執(zhí)行了分庫分表之后，難以避免會將原本邏輯關聯(lián)性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業(yè)務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執(zhí)行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對于一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業(yè)務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order by語句就可以搞定，但是在進行分表之后，將需要n個order by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然后再對這些數據進行合并計算，才能得出結果。
下面是分庫分表產生的問題，及注意事項
分庫分表維度的問題
假如用戶購買了商品,需要將交易記錄保存取來，如果按照用戶的緯度分表，則每個用戶的交易記錄都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用戶的購買情況，但是某商品被購買的情況則很有可能分布在多張表中，查找起來比較麻煩。反之，按照商品維度分表，可以很方便的查找到此商品的購買情況，但要查找到買人的交易記錄比較麻煩。
所以常見的解決方式有：
a.通過掃表的方式解決，此方法基本不可能，效率太低了。
b.記錄兩份數據，一份按照用戶緯度分表，一份按照商品維度分表。
c.通過搜索引擎解決，但如果實時性要求很高，又得關系到實時搜索。聯(lián)合查詢的問題
聯(lián)合查詢基本不可能，因為關聯(lián)的表有可能不在同一數據庫中。避免跨庫事務
避免在一個事務中修改db0中的表的時候同時修改db1中的表，一個是操作起來更復雜，效率也會有一定影響。盡量把同一組數據放到同一DB服務器上
例如將賣家a的商品和交易信息都放到db0中，當db1掛了的時候，賣家a相關的東西可以正常使用。也就是說避免數據庫中的數據依賴另一數據庫中的數據。
一主多備
在實際的應用中，絕大部分情況都是讀遠大于寫。Mysql提供了讀寫分離的機制，所有的寫操作都必須對應到Master，讀操作可以在Master和Slave機器上進行，Slave與Master的結構完全一樣，一個Master可以有多個Slave,甚至Slave下還可以掛Slave,通過此方式可以有效的提高DB集群的QPS.
所有的寫操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以從Master同步到Slave機器有一定的延遲，當系統(tǒng)很繁忙的時候，延遲問題會更加嚴重，Slave機器數量的增加也會使這個問題更加嚴重。
此外，可以看出Master是集群的瓶頸，當寫操作過多，會嚴重影響到Master的穩(wěn)定性，如果Master掛掉，整個集群都將不能正常工作。
所以，1. 當讀壓力很大的時候，可以考慮添加Slave機器的分式解決，但是當Slave機器達到一定的數量就得考慮分庫了。 2. 當寫壓力很大的時候，就必須得進行分庫操作。
MySQL使用為什么要分庫分表？
可以用說用到MySQL的地方,只要數據量一大, 馬上就會遇到一個問題,要分庫分表.
這里引用一個問題為什么要分庫分表呢?MySQL處理不了大的表嗎?
其實是可以處理的大表的.我所經歷的項目中單表物理上文件大小在80G多,單表記錄數在5億以上,而且這個表
屬于一個非常核用的表:朋友關系表.
但這種方式可以說不是一個最佳方式. 因為面臨文件系統(tǒng)如Ext3文件系統(tǒng)對大于大文件處理上也有許多問題.
這個層面可以用xfs文件系統(tǒng)進行替換.但MySQL單表太大后有一個問題是不好解決: 表結構調整相關的操作基
本不在可能.所以大項在使用中都會面監(jiān)著分庫分表的應用.
從Innodb本身來講數據文件的Btree上只有兩個鎖, 葉子節(jié)點鎖和子節(jié)點鎖,可以想而知道,當發(fā)生頁拆分或是添加
新葉時都會造成表里不能寫入數據.
所以分庫分表還就是一個比較好的選擇了.
那么分庫分表多少合適呢?
經測試在單表1000萬條記錄一下,寫入讀取性能是比較好的. 這樣在留點buffer,那么單表全是數據字型的保持在
800萬條記錄以下, 有字符型的單表保持在500萬以下.
如果按 100庫100表來規(guī)劃,如用戶業(yè)務:
500萬100100 = 50000000萬 = 5000億記錄.
心里有一個數了,按業(yè)務做規(guī)劃還是比較容易的.
“MySQL怎么使用分庫分表”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網站建設公司網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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