如何应对并发（四）：分布式数据库及反范式设计
当数据容量非常大，请求频次非常高，索引优化，异步更新，合并操作，需求裁剪这些都做到位了，你发现系统依然存在严重的瓶颈，需要扩展，这时候，我们再来谈分布式方案。
这个课题我四年前在Qcon架构师大会分享过，当场我看记录，好评数还可以，但事后有高手吐槽说我讲的玩意根本不算什么分布式数据库，可能他们看中硬核的东西，不过我这种野路子，关心的是实战中，中小型互联网公司遇到的数据库压力问题如何高效解决，简单有效是第一宗旨，您要是问一线的，比如淘宝怎么解决数据库压力，别问我，我不会。
今天偷懒了，我把以前文档的内容贴出来。 不过这也是原创哦，四年前的原创。
分库&拆表方案
l 基本认识
n 用分库&拆表是解决数据库容量问题的唯一途径。
n 分库&拆表也是解决性能压力的最优选择。
n 分库 – 不同的数据表放到不同的数据库服务器中（也可能是虚拟服务器）
n 拆表 – 一张数据表拆成多张数据表，可能位于同一台服务器，也可能位于多台服务器（含虚拟服务器）。
l 去关联化原则
n 摘除数据表之间的关联，是分库的基础工作。
n 摘除关联的目的是，当数据表分布到不同服务器时，查询请求容易分发和处理。
n 学会理解反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求。第二要点是适度冗余减少查询请求，比如说，信息表，fromuid, touid, message字段外，还需要一个fromuname字段记录用户名，这样查询者通过touid查询后，能够立即得到发信人的用户名，而无需进行另一个数据表的查询。
n 去关联化处理会带来额外的考虑，比如说，某一个数据表内容的修改，对另一个数据表的影响。这一点需要在程序或其他途径去考虑。
l 分库方案
n 安全性拆分
u 将高安全性数据与低安全性数据分库，这样的好处第一是便于维护，第二是高安全性数据的数据库参数配置可以以安全优先，而低安全性数据的参数配置以性能优先。参见运维优化相关部分。
n 基于业务逻辑拆分
u 根据数据表的内容构成，业务逻辑拆分，便于日常维护和前端调用。
u 基于业务逻辑拆分，可以减少前端应用请求发送到不同数据库服务器的频次，从而减少链接开销。
u 基于业务逻辑拆分，可保留部分数据关联，前端web工程师可在限度范围内执行关联查询。
n 基于负载压力拆分
u 基于负载压力对数据结构拆分，便于直接将负载分担给不同的服务器。
u 基于负载压力拆分，可能拆分后的数据库包含不同业务类型的数据表，日常维护会有一定的烦恼。
n 混合拆分组合
u 基于安全与业务拆分为数据库实例，但是可以使用不同端口放在同一个服务器上。
u 基于负载可以拆分为更多数据库实例分布在不同数据库上
u 例如，
l 基于安全拆分出A数据库实例，
l 基于业务拆分出B,C数据库实例，
l C数据库存在较高负载，基于负载拆分为C1,C2,C3,C4等 实例。
l 数据库服务器完全可以做到 A+B+C1 为一台，C2,C3,C4各单独一台。
l 分表方案
n 数据量过大或者访问压力过大的数据表需要切分
n 纵向分表（常见为忙闲分表）
u 单数据表字段过多，可将频繁更新的整数数据与非频繁更新的字符串数据切分
u 范例 user表 ，个人简介，地址，QQ号，联系方式，头像 这些字段为字符串类型，更新请求少； 最后登录时间，在线时常，访问次数，信件数这些字段为整数型字段，更新频繁，可以将后面这些更新频繁的字段独立拆出一张数据表，表内容变少，索引结构变少，读写请求变快。
n 横向切表
u 等分切表，如哈希切表或其他基于对某数字取余的切表。等分切表的优点是负载很方便的分布到不同服务器；缺点是当容量继续增加时无法方便的扩容，需要重新进行数据的切分或转表。而且一些关键主键不易处理。
u 递增切表，比如每1kw用户开一个新表，优点是可以适应数据的自增趋势；缺点是往往新数据负载高，压力分配不平均。
u 日期切表，适用于日志记录式数据，优缺点等同于递增切表。
u 个人倾向于递增切表，具体根据应用场景决定。
n 热点数据分表
u 将数据量较大的数据表中将读写频繁的数据抽取出来，形成热点数据表。通常一个庞大数据表经常被读写的内容往往具有一定的集中性，如果这些集中数据单独处理，就会极大减少整体系统的负载。
u 热点数据表与旧有数据关系
l 可以是一张冗余表，即该表数据丢失不会妨碍使用，因源数据仍存在于旧有结构中。优点是安全性高，维护方便，缺点是写压力不能分担，仍需要同步写回原系统。
l 可以是非冗余表，即热点数据的内容原有结构不再保存，优点是读写效率全部优化；缺点是当热点数据发生变化时，维护量较大。
l 具体方案选择需要根据读写比例决定，在读频率远高于写频率情况下，优先考虑冗余表方案。
u 热点数据表可以用单独的优化的硬件存储，比如昂贵的闪存卡或大内存系统。
u 热点数据表的重要指标
l 热点数据的定义需要根据业务模式自行制定策略，常见策略为，按照最新的操作时间；按照内容丰富度等等。
l 数据规模，比如从1000万条数据，抽取出100万条热点数据。
l 热点命中率，比如查询10次，多少次命中在热点数据内。
l 理论上，数据规模越小，热点命中率越高，说明效果越好。需要根据业务自行评估。
u 热点数据表的动态维护
l 加载热点数据方案选择
n 定时从旧有数据结构中按照新的策略获取
n 在从旧有数据结构读取时动态加载到热点数据
l 剔除热点数据方案选择
n 基于特定策略，定时将热点数据中访问频次较少的数据剔除
n 如热点数据是冗余表，则直接删除即可，如不是冗余表，需要回写给旧有数据结构。
u 通常，热点数据往往是基于缓存或者key-value 方案冗余存储，所以这里提到的热点数据表，其实更多是理解思路，用到的场合可能并不多….
反范式设计（冗余结构设计）
l 反范式设计的概念
n 无外键，无连表查询。
n 便于分布式设计，允许适度冗余，为了容量扩展允许适度开销。
n 基于业务自由优化，基于i/o 或查询设计，无须遵循范式结构设计。
l 冗余结构设计所面临的典型场景
n 原有展现程序涉及多个表的查询，希望精简查询程序
n 数据表拆分往往基于主键，而原有数据表往往存在非基于主键的关键查询，无法在分表结构中完成。
n 存在较多数据统计需求（count, sum等），效率低下。
l 冗余设计方案
n 基于展现的冗余设计
u 为了简化展现程序，在一些数据表中往往存在冗余字段
u 举例，信息表 message，存在字段 fromuid,touid,msg,sendtime四个字段，其中 touid+sendtime是复合索引。存在查询为 select * from message where touid=$uid order by sendtime desc limit 0,30;
u 展示程序需要显示发送者姓名，此时通常会在message表中增加字段fromusername，甚至有的会增加fromusersex，从而无需连表查询直接输出信息的发送者姓名和性别。这就是一种简单的，为了避免连表查询而使用的冗余字段设计。
n 基于查询的冗余设计
u 涉及分表操作后，一些常见的索引查询可能需要跨表，带来不必要的麻烦。确认查询请求远大于写入请求时，应设置便于查询项的冗余表。
u 冗余表要点
l 数据一致性，简单说，同增，同删，同更新。
l 可以做全冗余，或者只做主键关联的冗余，比如通过用户名查询uid，再基于uid查询源表。
u 实战范例1
l 用户分表，将用户库分成若干数据表
l 基于用户名的查询和基于uid的查询都是高并发请求。
l 用户分表基于uid分成数据表，同时基于用户名做对应冗余表。
l 如果允许多方式登陆，可以有如下设计方法
n uid,passwd,用户信息等等，主数据表，基于uid 分表