数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

本文源自今年 系统架构师大会 ,我在会上分享《数据库工程架构实践》的
前3页PPT

数据架构设计中的一些基本概念。


画外音: 会上分享了近4个小时,见《 十年 》。

所有概念均以“ 用户中心 ”举例。


画外音:这是一个提供用户注册、登录、信息查询与修改的常见业务。
一、单库架构

单库架构 ,是业务初期最常见的数据库架构。

  • user-service:用户中心服务,对调用者提供友好的RPC接口

  • user-db:一个库进行数据存储

二、分组架构

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

数据库分组架构 ,即最常见的一主多从,主从同步,读写分离数据库架构:

  • user-service:依旧是用户中心服务

  • user-db-M(master):主库,提供数据库写服务

  • user-db-S(slave):从库,提供数据库读服务

主和从构成的数据库集群称为“一组”。

同一个组里的数据库集群:

  • 主从之间通过binlog进行数据同步

  • 多个实例数据库结构完全相同

  • 多个实例存储的数据也完全相同,本质上是将数据进行复制

数据库分组架构究竟解决什么问题?

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

  • 线性提升数据库读性能

  • 通过消除读写冲突提升数据库写性能

  • 通过冗余从库实现数据的“读高可用

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,常实施的架构设计。

三、分片架构

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

数据库分片架构 ,是大伙最常说的水平切分(sharding):

  • user-service:依旧是用户中心服务

  • user-db1:水平切分成2份中的第一份

  • user-db2:水平切分成2份中的第二份

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?

强烈建议分库,因为:

  • 分表依然公用一个数据库文件,仍然有磁盘IO的竞争

  • 分库能够很容易的将数据迁移到不同数据库实例,甚至数据库机器上,扩展性更好

画外音:当然,分库后,数据库连接数会更多。

如何进行水平切分?

常见的方法是“范围法”和“哈希法”:

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

范围法如上,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。

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

哈希法如,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。


画外音:本例中哈希算法是“取模”。
哈希法在互联网数据库架构中,使用较为广泛。

分片架构,同一个集群里的各个分片:

  • 多个实例之间本身不直接产生联系,不像主从间有binlog同步

  • 多个实例数据库结构,也完全相同

  • 多个实例存储的数据之间没有交集,所有实例间数据并集构成全局数据

分片架构究竟解决什么问题?

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:

  • 线性提升数据库写性能,需要注意的是,分组架构是不能线性提升数据库写性能的

  • 降低单库数据容量

一句话总结,分片解决的是“数据库数据量大”问题,常实施的架构设计。

四、分组+分片架构

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

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:

  • 通过分片来降低单库的数据量,线性提升数据库的写性能

  • 通过分组来线性提升数据库的读性能,保证读库的高可用

画外音:大部分线上的真实架构,是这样子的。

五、垂直切分

数据库垂直切分 ,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。

数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

还是以用户中心为例,可以这么进行垂直切分:

User_Base(uid, uname, passwd, sex, age, …)

User_EX(uid, intro, sign, …)

  • 垂直切分开的表,主键都是uid

  • 登录名,密码,性别,年龄等属性放在一个垂直表(库)里

  • 自我介绍,个人签名等属性放在另一个垂直表(库)里

如何进行垂直切分?

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:

  • 长度较短,访问频率较高的放在一起

  • 长度较长,访问频度较低的放在一起

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。

垂直切分和水平切有相似的地方,又不太相同:

  • 多个实例之间也不直接产生联系,即没有binlog同步

  • 多个实例数据库结构,都不一样

  • 多个实例存储的数据之间至少有一列交集,一般来说是业务主键,所有实例间数据并集构成全局数据

垂直切分解决什么问题?

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。

文章较长,简单总结:

  • 业务初期用 单库

  • 压力大,读高可用,用 分组

  • 数据量大,写线性扩容,用 分片

  • 属性短,访问频度高的属性, 垂直拆分 到一起

希望大伙有收获。


画外音:3页ppt写这么多真是累,其他91页ppt咋整呢?

原文 

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651963031&idx=1&sn=f52b724ff33ef008668ef9165c51d39b

本站部分文章源于互联网,本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载,为网友免费提供。如有著作权人或出版方提出异议,本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们,以便我们及时纠正。

PS:推荐一个微信公众号: askHarries 或者qq群:474807195,里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

转载请注明原文出处:Harries Blog™ » 数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!

赞 (0)
分享到:更多 ()

评论 0

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址