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MySQL?分库分表的项目实践
来源:jb51  时间:2022/4/11 14:27:36  对本文有异议

一、为什么要分库分表

数据库架构演变

刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题

但是当用户量级上升,写请求越来越多,怎么保证数据库的负载足够?增加一个Master是不能解决问题的, 因为数据要保存一致性,写操作需要2个master之间同步,相当于是重复了,而且架构设计更加复杂

这时需要用到分库分表(sharding),把库和表存放在不同的MySQL Server上,每台服务器可以均衡写请求的次数

二、库表太大产生的问题

  • 单库太大:单库处理能力有限、所在服务器上的磁盘空间不足、遇到IO瓶颈,需要把单库切分成更多更小的库
  • 单表太大:CURD效率都很低、数据量太大导致索引文件过大,磁盘IO加载索引花费时间,导致查询超时。所以只用索引还是不行的,需要把单表切分成多个数据集更小的表。MyCat提供的分表算法都在rule.xml,可以根据不同的分表算法进行拆分,比如根据时间拆分、一致性哈希、直接用主键对分表的个数取模等

拆分策略

单个库太大,先考虑是表多还是数据多:

  • 如果因为表多而造成数据过多,则使用垂直拆分,即根据业务拆分成不同的库
  • 如果因为单张表的数据量太大,则使用水平拆分,即把表的数据按照某种规则(rule.xml定义的分表算法)拆分成多张表

分库分表的原则应该是先考虑垂直拆分,再考虑水平拆分

三、垂直拆分

分库分表和读写分离可以共同进行

1. 垂直分库

server.xml

<user name="root">
<property name="password">123456</property>
<property name="schemas">USERDB1,USERDB2</property>
</user>

配置了USERDB1、USERDB2这两个逻辑库

schema.xml

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
	<!-- 逻辑数据库 -->
	<schema name="USERDB1" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1" /> <!-- 两个逻辑库对应两个不同的数据节点 -->
	<schema name="USERDB2" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"dataNode="dn2" />
	<!-- 存储节点 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="mytest1" />  <!-- 两个数据节点对应两个不同的物理机器 -->
	<dataNode name="dn2" dataHost="node2" database="mytest2" />  <!-- USERDB1对应mytest1,USERDB2对应mytest2 -->
	<!-- 数据库主机 -->
	<dataHost name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<writeHost host="192.168.131.129" url="192.168.131.129:3306" user="root" password="123456" />
	</dataHost>
	
	<dataHost name="node2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<writeHost host="192.168.0.6" url="192.168.0.6:3306" user="root" password="123456" />
	</dataHost>
</mycat:schema>

两个逻辑库对应两个不同的数据节点,两个数据节点对应两个不同的物理机器

在这里插入图片描述

mytest1和mytest2分成了不同机器上的不同的库,各包含一部分表,它们原来是合在一块的,在一台机器上,现在做了垂直的拆分。
客户端就需要去连接不同的逻辑库了,根据业务操作不同的逻辑库

在这里插入图片描述

然后配置了两个写库,两台机器把库平分了,分担了原来单机的压力。分库伴随着分表,从业务上对表拆分

2. 垂直分表

垂直分表,基于列字段进行。一般是针对几百列的这种大表,也避免查询时,数据量太大造成的“跨页”问题。

一般是表中的字段较多,将不常用的, 数据较大,长度较长(比如text类型字段)的拆分到扩展表。访问频率较高的字段单独放在一张表

四、水平分库分表

针对数据量巨大的单张表(比如订单表),按照某种规则(RANGE、HASH取模等),切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中,所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈,不建议采用

将单张表的数据切分到多个服务器上去,每个服务器具有一部分库与表,只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈

分库分表可以和主从复制同时进行,但不基于主从复制;读写分离才基于主从复制

server.xml

<user name="root">
	<property name="password">123456</property>
	<property name="schemas">USERDB</property>
</user>

schema.xml

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
	<!-- 逻辑数据库 -->
	<schema name="USERDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
		<table name="user" dataNode="dn1" /> <!-- 这里的user和student都是实际存在的物理表名 -->
		<table name="student" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long"/>
	</schema>
	<!-- 存储节点 -->
	<dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="mytest1" />
	<dataNode name="dn2" dataHost="node2" database="mytest2" />
	<!-- 数据库主机 -->
	<dataHost name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<writeHost host="192.168.131.129" url="192.168.131.129:3306" user="root" password="123456" />
	</dataHost>
	<dataHost name="node2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
		<heartbeat>select user()</heartbeat>
		<writeHost host="192.168.0.6" url="192.168.0.6:3306" user="root" password="123456" />
	</dataHost>
</mycat:schema>

在这里插入图片描述

user表示一个普通的表,直接放在数据节点dn1上,放在一台机器上,这张表不用进行拆分

student表的primaryKey是id,根据id拆分,放在dn1和dn2上,最终这个表要分在两台机器上,在物理上分开了,但是在逻辑上还是一个,往哪张表里增加,在2台机器上查询然后如何合并这些操作都是由mycat完成的

拆分的规则是取模(mod - long),每次插入用id模上存在的机器数(2)

此外还需要在rule.xml中配置以下拆分算法

找到算法mod-long,因为我们将逻辑表student分开映射到两台主机上,所以修改数据节点的数量为2

在这里插入图片描述

2. 测试水平分表

Linux主机

在这里插入图片描述

Windows主机

在这里插入图片描述

登录到mycat的8066端口

在这里插入图片描述

使用MyCat给user表插入两条数据

在这里插入图片描述

由于schema.xml配置文件中,逻辑表user只在Linux主机的mytest1库中存在,mycat操作的逻辑表user会影响Linux主机上的物理表,而不会影响Windows主机上的表。我们分别查看一下Linux和Windows主机的user表:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

我们再通过MyCat给student表插入两条数据

在这里插入图片描述

我们知道schema.xml配置文件中,逻辑表student对应两台主机上的两个库mytest1、mytest2中的两张表,所以对逻辑表插入的两条数据,会实际影响到两张物理表(用id%机器数,决定插入到哪张物理表)。我们分别查看一下Linux和Windows主机的student表:

在这里插入图片描述

再通过MyCat插入id=3和id=4的数据,应该插入不同主机上的不同物理表

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这就相当于把student表进行水平拆分了

通过MyCat查询的时候只需要正常输入就行,我们配置的是表拆分后放在这2个数据节点上,MyCat会根据配置在两个库上查询并进行数据合并

在这里插入图片描述

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