本文,将介绍数据库架构设计中的一些基本概念,常见问题以及对应解决方案,为了便于读者理解,将以“用户中心”数据库为例,讲解数据库架构设计的常见玩法。
一、用户中心 用户中心是一个常见业务,主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务,其核心元数据为: User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …) 其中:
数据库设计上,一般来说在业务初期,单库单表就能够搞定这个需求。
二、图示说明 为了方便大家理解,后文图片说明较多,其中:
三、单库架构 最常见的架构设计如上:
四、分组架构 什么是分组? 答:分组架构是最常见的一主多从,主从同步,读写分离数据库架构:
主和从构成的数据库集群称为“组”。
分组有什么特点? 答:同一个组里的数据库集群:
分组架构究竟解决什么问题? 答:大部分互联网业务读多写少,数据库的读往往最先成为性能瓶颈,如果希望:
此时可以使用分组架构,需要注意的是,分组架构中,数据库的主库依然是写单点。
一句话总结,分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题,所实施的架构设计。
五、分片架构 什么是分片? 答:分片架构是大伙常说的水平切分(sharding)数据库架构:
分片后,多个数据库实例也会构成一个数据库集群。
水平切分,到底是分库还是分表? 答:强烈建议分库,而不是分表,因为:
水平切分,用什么算法? 答:常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”: 范围法如上图:以用户中心的业务主键uid为划分依据,将数据水平切分到两个数据库实例上去:
哈希法如上图:也是以用户中心的业务主键uid为划分依据,将数据水平切分到两个数据库实例上去:
这两种方法在互联网都有使用,其中哈希法使用较为广泛。
分片有什么特点? 答:同一个分片里的数据库集群:
分片架构究竟解决什么问题? 答:大部分互联网业务数据量很大,单库容量容易成为瓶颈,此时通过分片可以:
一句话总结,分片解决的是“数据库数据量大”问题,所实施的架构设计。
六、分组+分片架构 如果业务读写并发量很高,数据量也很大,通常需要实施分组+分片的数据库架构:
七、垂直切分 除了水平切分,垂直切分也是一类常见的数据库架构设计,垂直切分一般和业务结合比较紧密。 还是以用户中心为例,可以这么进行垂直切分: User(uid, uname, passwd, sex, age, …) User_EX(uid, intro, sign, …)
如何进行垂直切分? 答:根据业务对数据进行垂直切分时,一般要考虑属性的“长度”和“访问频度”两个因素:
这是因为,数据库会以行(row)为单位,将数load到内存(buffer)里,在内存容量有限的情况下,长度短且访问频度高的属性,内存能够load更多的数据,命中率会更高,磁盘IO会减少,数据库的性能会提升。
垂直切分有什么特点? 答:垂直切分和水平切有相似的地方,又不太相同:
垂直切分解决什么问题? 答:垂直切分即可以降低单库的数据量,还可以降低磁盘IO从而提升吞吐量,但它与业务结合比较紧密,并不是所有业务都能够进行垂直切分的。
八、总结 文章较长,希望至少记住这么几点:
希望大伙有收获。 == 相关文章: |
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