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数据库主从复制，读写分离，分库分表，分区讲解

https://database.51cto.com/art/202001/608852.htm

讲解的挺好的 需要仔细学习一下呢. 

 

 

随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。

mysql主从复制原理

主要涉及三个线程：binlog 线程、I/O 线程和 SQL 线程。

• binlog 线程 ：负责将主服务器上的数据更改写入二进制日志(Binary log)中。
• I/O 线程 ：负责从主服务器上读取二进制日志，并写入从服务器的中继日志(Relay log)。
• SQL 线程 ：负责读取中继日志，解析出主服务器已经执行的数据更改并在从服务器中重放(Replay)。

这张图就很清晰表达出流程

1：主库db的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog

2：从库发起连接，连接到主库

3：此时主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库

4：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log

5：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db.

主从同步复制模式：

读写分离：

MYSQL读写分离的原理其实就是让Master数据库处理事务性增、删除、修改、更新操作(CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE)，而让Slave数据库处理SELECT操作，MYSQL读写分离前提是基于MYSQL主从复制，这样可以保证在Master上修改数据，Slave同步之后，WEB应用可以读取到Slave端的数据。

数据库分区：

分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分摊到不同的硬盘，系统或是不同服务器存储介子中，实际上还是一张表。另外，分区可以做到将表的数据均衡到不同的地方，提高数据检索的效率，降低数据库的频繁IO压力值，分区的优点如下：

• 相对于单个文件系统或是硬盘，分区可以存储更多的数据;
• 数据管理比较方便，比如要清理或废弃某年的数据，就可以直接删除该日期的分区数据即可;
• 精准定位分区查询数据，不需要全表扫描查询，大大提高数据检索效率;
• 可跨多个分区磁盘查询，来提高查询的吞吐量;
• 在涉及聚合函数查询时，可以很容易进行数据的合并;

1、水平分区

这种形式分区是对表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割的数据集得以组合，从而进行个体分割(单分区)或集体分割(1个或多个分区)。所有在表中定义的列在每个数据集中都能找到，所以表的特性依然得以保持。

2、垂直分区

这种分区方式一般来说是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，使某些特定的列被划分到特定的分区，每个分区都包含了其中的列所对应的行。

什么时候考虑使用分区?

• 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
• sql经过优化
• 数据量大
• 表中的数据是分段的
• 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据

分库分表：

分库分表的原因：

1. 随着单库中的数据量越来越大，相应的，查询所需要的时间也越来越多，相当于数据的处理遇到了瓶颈
2. 单库发生意外的时候，需要修复的是所有的数据，而多库中的一个库发生意外的时候，只需要修复一个库(当然，也可以用物理分区的方式处理这种问题)

什么时候考虑使用分库?

单台DB的存储空间不够

随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑

分库解决的问题：

其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。

垂直拆分

将系统中不存在关联关系或者需要join的表可以放在不同的数据库不同的服务器中。

按照业务垂直划分。比如：可以按照业务分为资金、会员、订单三个数据库。

需要解决的问题：跨数据库的事务、jion查询等问题。

水平拆分

例如，大部分的站点。数据都是和用户有关，那么可以根据用户，将数据按照用户水平拆分。

按照规则划分，一般水平分库是在垂直分库之后的。比如每天处理的订单数量是海量的，可以按照一定的规则水平划分。需要解决的问题：数据路由、组装。

什么时候考虑分表?

• 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。
• sql经过优化
• 数据量大
• 当频繁插入或者联合查询时，速度变慢

分表解决的问题

分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了，写操作效率提高了

• 查询一次的时间短了
• 数据分布在不同的文件，磁盘I/O性能提高
• 读写锁影响的数据量变小
• 插入数据库需要重新建立索引的数据减少

垂直分表

水平分表

存储演变：

单库单表

单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

单库多表

随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

多库多表

随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平拆分。

数据库额外小知识：

MySQL 使用自增ID主键和UUID 作为主键的优劣比较详细过程(从百万到千万表记录测试)

(1)单实例或者单节点组：

经过500W、1000W的单机表测试，自增ID相对UUID来说，自增ID主键性能高于UUID，磁盘存储费用比UUID节省一半的钱。所以在单实例上或者单节点组上，使用自增ID作为首选主键。

(2)分布式架构场景：

20个节点组下的小型规模的分布式场景，为了快速实现部署，可以采用多花存储费用、牺牲部分性能而使用UUID主键快速部署;

20到200个节点组的中等规模的分布式场景，可以采用自增ID+步长的较快速方案。

200以上节点组的大数据下的分布式场景，可以借鉴类似twitter雪花算法构造的全局自增ID作为主键。