當咱們使用讀寫分離、緩存後,數據庫的壓力仍是很大的時候,這就須要使用到數據庫拆分了。前端
數據庫拆分簡單來講,就是指經過某種特定的條件,按照某個維度,將咱們存放在同一個數據庫中的數據分散存放到多個數據庫(主機)上面以達到分散單庫(主機)負載的效果。數據庫
切分模式: 垂直(縱向)拆分、水平拆分。後端
垂直拆分緩存
專庫專用架構
一個數據庫由不少表的構成,每一個表對應着不一樣的業務,垂直切分是指按照業務將表進行分類,分佈到不一樣的數據庫上面,這樣也就將數據或者說壓力分擔到不一樣的庫上面,以下圖:併發
優勢:分佈式
1. 拆分後業務清晰,拆分規則明確。高併發
2. 系統之間整合或擴展容易。性能
3. 數據維護簡單。大數據
缺點:
1. 部分業務表沒法join,只能經過接口方式解決,提升了系統複雜度。
2. 受每種業務不一樣的限制存在單庫性能瓶頸,不易數據擴展跟性能提升。
3. 事務處理複雜。
水平拆分
垂直拆分後遇到單機瓶頸,可使用水平拆分。相對於垂直拆分的區別是:垂直拆分是把不一樣的表拆到不一樣的數據庫中,而水平拆分是把同一個表拆到不一樣的數據庫中。
相對於垂直拆分,水平拆分不是將表的數據作分類,而是按照某個字段的某種規則來分散到多個庫之中,每一個表中包含一部分數據。簡單來講,咱們能夠將數據的水平切分理解爲是按照數據行的切分,就是將表中 的某些行切分到一個數據庫,而另外的某些行又切分到其餘的數據庫中,主要有分表,分庫兩種模式,如圖:
優勢:
1. 不存在單庫大數據,高併發的性能瓶頸。
2. 對應用透明,應用端改造較少。
3. 按照合理拆分規則拆分,join操做基本避免跨庫。
4. 提升了系統的穩定性跟負載能力。
缺點:
1. 拆分規則難以抽象。
2. 分片事務一致性難以解決。
3. 數據屢次擴展難度跟維護量極大。
4. 跨庫join性能較差。
拆分的處理難點
兩張方式共同缺點
1. 引入分佈式事務的問題。
2. 跨節點Join 的問題。
3. 跨節點合併排序分頁問題。
針對數據源管理,目前主要有兩種思路:
A. 客戶端模式,在每一個應用程序模塊中配置管理本身須要的一個(或者多個)數據源,直接訪問各個 數據庫,在模塊內完成數據的整合;
優勢:相對簡單,無性能損耗。
缺點:不夠通用,數據庫鏈接的處理複雜,對業務不夠透明,處理複雜。
B. 經過中間代理層來統一管理全部的數據源,後端數據庫集羣對前端應用程序透明;
優勢:通用,對應用透明,改造少。
缺點:實現難度大,有二次轉發性能損失。
拆分原則
1. 儘可能不拆分,架構是進化而來,不是一蹴而就。(SOA)
2. 最大可能的找到最合適的切分維度。
3. 因爲數據庫中間件對數據Join 實現的優劣難以把握,並且實現高性能難度極大,業務讀取 儘可能少使用多表Join -儘可能經過數據冗餘,分組避免數據垮庫多表join。
4. 儘可能避免分佈式事務。
5. 單表拆分到數據1000萬之內。
切分方案
範圍、枚舉、時間、取模、哈希、指定等