Web开发系列(十一):数据库扩展

常见的MySQL数据库扩展方式有:

  • 读写分离:这种情况适用于读远大于写的情况,读越多,就可以分出越多的从库。从库是只读的,主则负责所有的写入。主和从之间 通过同步binlog完成数据同步。

  • 分表:

    • 当一张表的数据量非常大时,我们可以采取对时间,id等进行分表,对表进行瘦身,从而达到提高读取/写入速度的目的,原理 是因为,表更小了,系统维护成本更低,此外对索引的维护成本也会随之降低,但是缺点是很明显的,即当需要对所有数据进行查询时, 查询的逻辑会变得复杂。这种方案适用于并不需要所有数据的情况,例如用户的消息,只需要保存最近三个月的数据,则可以把三个月 以前的数据从当前表中抽走到其他备份表中。
    • 此外分表还有一种方式,例如用户可能有很多信息,但是常用的信息却只有那么多,我们可以把常用的信息放在用户表,其他的信息 放在其他表,通过关系把两个表关联起来,这样能加快查询的原因是可以减少很多不必要的数据查询,尤其是使用ORM的情况下,ORM 一般都会把所有的数据都拿出来以便进行映射,通过这种方式可以减少数据传输量和数据库维护表的成本。
  • 分库:设想,当一个数据库的写入不堪重负时,我们该要如何处理?答案便是将一部分数据搬到另外一个数据库去,这种方案带来的好处 是显而易见的:把对其中一部分的数据的读和写都带走了,可以大大的降低数据库的负载,但是缺点便是,增加了应用程序的逻辑复杂度, 原本只要在一个数据库中连表就可以查出来的数据,现在要在不同的数据库中查找。

以上三种方案的难度依次递增,对未来的预测和预留能力要求也是依次递增。

现在出现了一些新的分布式方案,但是我还没有试过,所以没有写上去,例如 MySQL ClusterTiDB

但是一般来说,合理的安排数据库的关系,合理的安排索引,合理的安排主从,在业务还没有达到那个量级之前,根本就不需要使用 更加高级的方案,目前我使用的一张表,合理的安排索引和表的关系,已经达到1.6亿行,读写分离1带3,仍然能在10ms内完成查找。

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