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数据库水平扩展与垂直扩展
fuyao-w
2020-11-26 15:34:53
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数据库水平扩展与垂直扩展

​ 在互联网应用中。数据库经常是我们存储和訪问数据的经常使用介质。随着负载的增大,对数据库读写性能的要求往往成为非常大的挑战。在这种情况下我们能够考虑数据库相关的replication机制提高读写的性能。因为一般採用一写多读的replication机制(写master同步到多个slaves),导致这种机制往往会有缺陷。首先它依赖于读写的比例,假设写的操作过多,导致master往往成为性能的瓶颈所在,从而使得slaves的数据同步延迟也变大,进而大大消耗CPU的资源,而且导致数据的不一致从而影响到用户的体验。

​ 这个时候我们就要考虑使用数据库的sharding(分片)机制,这里面我们所说sharding机制并非一个数据库软件的附属功能,而是一种相对简朴的软件理念。

一般我们把sharding机制分成水平扩展(横向扩展,或者向外扩展)和垂直扩展两种方式。

详细什么是数据库的水平扩展和垂直扩展呢?我们以以下的样例来说明。

​ 比方我们如今有两个表:用户信息表 产品订单表

​ 水平的拆分的方案,即不改动数据库表结构。通过对表中数据的拆分而达到分片的目的:

1)使用用户id做hash,分解数据库,在訪问数据库的使用用户id做路由。

2)将产品订单表依照已下单和未下单区分成两个表。

​ 一般水平拆分在查询数据库的时候可能会用到union操作。

垂直拆分的方案:将表和表分离,或者改动表结构,依照訪问的差异将某些列拆分出去。

​ 1)将用户信息表放到一个数据库server,将产品订单表放到一个数据库server。

​ 2)将用户信息表中主码(通常是user id)和一些经常使用的信息放到一个表,将主码和不经常使用的信息放到另外的表。这导致一般查询数据的时候可能会用到join操作。

在数据库的设计中,我们更关注数据库的水平扩展的能力。

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