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数据库之分库分表-垂直?水平?

发布时间:2019-03-06 22:48:34 所属栏目:编程 来源:尜尜人物
导读:一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。 1、IO瓶颈

端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

映射法

基因法

注:写入时,基因法生成user_id,如图。关于xbit基因,例如要分8张表,23=8,故x取3,即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。
根据user_name查询时,,先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

映射法

冗余法

注:按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中,按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置!有其他好的办法吗?改变技术栈呢?

后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)

注:用NoSQL法解决(ES等)。

3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)

水平扩容库(升级从库法)

注:扩容是成倍的。

(编辑:核心网)

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