数据库演进之路

数据库发展史

RDBMS

代表：oracle（商业），mysql（开源）。
关系型数据库 (RDBMS) 是当前应用最广泛的数据库管理系统，不仅可以存储数据，还可以进行复杂的数据运算（left join，子查询等）。
他存在着如下几个不足：

1. 不能处理非结构化的数据。
2. 本质上还是单机系统，很难满足海量数据的需求，要做分库分表。
3. 可扩展性比较低。

NoSQL

NoSQL = not only SQL，分布式非关系型数据库，相比于RDBMS主要优势如下：

1. 可以处理非结构化的数据
2. 低延迟的读写速度
3. 高性能和扩扩展性（牺牲了ACID事务）

NoSQL数据可以大致分为4种类型：

1. 键值型数据库，比如Redis、Memcached等
2. 文档型数据库，比如MongoDB等
3. 列存储数据库，比如HBase，Cassandra等
4. 图数据库：Neo4J等。

NewSQL

NoSQL虽然解决了RDBMS一些问题，但是并不能完全取代RDBMS，比如不能用sql查询数据，所以RDBMS还是无法满足性能问题，虽然可以通过分库分表，但是还是有一定的复杂性。
NewSQL = RDBMS + NoSQL，分布式关系型数据库，既满足线性扩展性，又能处理分布式事务，比如TiDB。

RDBMS架构演进

主从

所有业务放一个库，并做主从（通过binlog同步）。应用层的读写分离可以用第三方应用比如mycat、ShardingSphere，这两个也支持分库分表。

垂直拆分

分库，把商品、用户、订单拆出来，减少IO的竞争，而且连接数支持更多。

水平拆分：

单个分片

分表，比如拆分4个，对4取模，用户表的partition key是userid，就是userId % 4。比如id为1的，在user1读写，id为6的，在user2读写。

partition key是怎么选择的呢？

1. 根据用户城市选择，这样会造成某个库的数据比较多
2. 根据注册时间，也会不均匀
3. 要选随机的，这样hash的时候，每个库都比较均匀。

多个分片

上面的例子，只有一个字段是partition key，如果是多个，比如既可以按照id查询，又可以按照uname查询，怎么办？如果只有一个partition key，为id，那查询name的时候，只能全库搜索了，这样性能就很低了。
基因法（假设模16）：

1. username取后4位
2. id生成60位
3. 把username的后4位加到id后面

这样查找的时候，不管是对id查找，还是对username查找，都可以直接根据后四位进行查找。

上面的id，是根据username生成的，如果id是固定的，不依赖username生成的，要怎么办呢？
映射法：

1. 建立username和id的映射表（这个必须是1对1 ，如果是1对多，依然要去多个库查找，这样还是很耗性能）
2. 查询usename的时候，先去映射表查找对应关系，获取id
3. 通过id取模的方式，去相应的库里查找

分库分表问题

1. 分库分表后，sql聚合、join、子查询限制。
2. 再次分表的成本高，已经分成4个表了，再分个8表？
3. 恢复成本高，需要对多个已拆分的库、表恢复
4. 运维成本高，需要多多个已拆分的库、表维护
5. 数据一致性如何解决？