典型数据库架构设计与实践

开发 开发工具
本文,将介绍数据库架构设计中的一些基本概念,常见问题以及对应解决方案。

本文为了便于读者理解,将以“用户中心”数据库为例,讲解数据库架构设计的常见玩法。

一、用户中心

用户中心是一个常见业务,主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务,其核心元数据为:

  1. User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …) 

其中:

  • uid为用户ID,主键
  • uname, passwd, sex, age, nickname, …等为用户的属性

数据库设计上,一般来说在业务初期,单库单表就能够搞定这个需求。

二、图示说明

为了方便大家理解,后文图片说明较多,其中:

  • “灰色”方框,表示service,服务
  • “紫色”圆框,标识master,主库
  • “粉色”圆框,表示slave,从库

三、单库架构

单库架构

最常见的架构设计如上:

  • user-service:用户中心服务,对调用者提供友好的RPC接口
  • user-db:一个库进行数据存储

四、分组架构

什么是分组?

答:分组架构是最常见的一主多从,主从同步,读写分离数据库架构:

  • user-service:依旧是用户中心服务
  • user-db-M(master):主库,提供数据库写服务
  • user-db-S(slave):从库,提供数据库读服务

主和从构成的数据库集群称为“组”。

分组有什么特点?

答:同一个组里的数据库集群:

  • 主从之间通过binlog进行数据同步
  • 多个实例数据库结构完全相同
  • 多个实例存储的数据也完全相同,本质上是将数据进行复制

分组架构究竟解决什么问题?

答:大部分互联网业务读多写少,数据库的读往往***成为性能瓶颈,如果希望:

  • 线性提升数据库读性能
  • 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能
  • 通过冗余从库实现数据的“读高可用”

此时可以使用分组架构,需要注意的是,分组架构中,数据库的主库依然是写单点。

一句话总结,分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题,所实施的架构设计。

五、分片架构

分片架构

什么是分片?

答:分片架构是大伙常说的水平切分(sharding)数据库架构:

  • user-service:依旧是用户中心服务
  • user-db1:水平切分成2份中的***份
  • user-db2:水平切分成2份中的第二份

分片后,多个数据库实例也会构成一个数据库集群。

水平切分,到底是分库还是分表?

答:强烈建议分库,而不是分表,因为:

  • 分表依然公用一个数据库文件,仍然有磁盘IO的竞争
  • 分库能够很容易的将数据迁移到不同数据库实例,甚至数据库机器上,扩展性更好

水平切分,用什么算法?

答:常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”:

常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”

范围法如上图:以用户中心的业务主键uid为划分依据,将数据水平切分到两个数据库实例上去:

  • user-db1:存储0到1千万的uid数据
  • user-db2:存储0到2千万的uid数据

哈希法

哈希法如上图:也是以用户中心的业务主键uid为划分依据,将数据水平切分到两个数据库实例上去:

  • user-db1:存储uid取模得1的uid数据
  • user-db2:存储uid取模得0的uid数据

这两种方法在互联网都有使用,其中哈希法使用较为广泛。

分片有什么特点?

答:同一个分片里的数据库集群:

  • 多个实例之间本身不直接产生联系,不像主从间有binlog同步
  • 多个实例数据库结构,也完全相同
  • 多个实例存储的数据之间没有交集,所有实例间数据并集构成全局数据

分片架构究竟解决什么问题?

答:大部分互联网业务数据量很大,单库容量容易成为瓶颈,此时通过分片可以:

  • 线性提升数据库写性能,需要注意的是,分组架构是不能线性提升数据库写性能的
  • 降低单库数据容量

一句话总结,分片解决的是“数据库数据量大”问题,所实施的架构设计。

六、分组+分片架构

如果业务读写并发量很高,数据量也很大,通常需要实施分组+分片的数据库架构:

  • 通过分片来降低单库的数据量,线性提升数据库的写性能
  • 通过分组来线性提升数据库的读性能,保证读库的高可用

七、垂直切分

除了水平切分,垂直切分也是一类常见的数据库架构设计,垂直切分一般和业务结合比较紧密。

垂直切分也是一类常见的数据库架构设计

还是以用户中心为例,可以这么进行垂直切分:

  1. User(uid, uname, passwd, sex, age, …) 
  2. User_EX(uid, intro, sign, …) 
  • 垂直切分开的表,主键都是uid
  • 登录名,密码,性别,年龄等属性放在一个垂直表(库)里
  • 自我介绍,个人签名等属性放在另一个垂直表(库)里

如何进行垂直切分?

答:根据业务对数据进行垂直切分时,一般要考虑属性的“长度”和“访问频度”两个因素:

  • 长度较短,访问频率较高的放在一起
  • 长度较长,访问频度较低的放在一起

这是因为,数据库会以行(row)为单位,将数load到内存(buffer)里,在内存容量有限的情况下,长度短且访问频度高的属性,内存能够load更多的数据,***率会更高,磁盘IO会减少,数据库的性能会提升。

垂直切分有什么特点?

答:垂直切分和水平切有相似的地方,又不太相同:

  • 多个实例之间也不直接产生联系,即没有binlog同步
  • 多个实例数据库结构,都不一样
  • 多个实例存储的数据之间至少有一列交集,一般来说是业务主键,所有实例间数据并集构成全局数据

垂直切分解决什么问题?

答:垂直切分即可以降低单库的数据量,还可以降低磁盘IO从而提升吞吐量,但它与业务结合比较紧密,并不是所有业务都能够进行垂直切分的。

八、总结

文章较长,希望至少记住这么几点:

  • 业务初期用单库
  • 读压力大,读高可用,用分组
  • 数据量大,写线性扩容,用分片
  • 属性短,访问频度高的属性,垂直拆分到一起

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

戳这里,看该作者更多好文

责任编辑:赵宁宁 来源: 51CTO专栏
相关推荐

2017-06-08 11:06:03

数据库架构分组

2022-11-22 08:42:38

数据库

2022-09-01 07:23:53

云原生数据库Aurora

2017-04-24 11:01:59

MySQL数据库架构设计

2016-11-29 08:50:17

数据库软件架构

2023-08-27 16:11:35

数据库分布式事务数据库

2020-07-10 08:50:37

大数据银行技术

2010-09-06 09:24:56

网格数据库

2020-03-30 20:14:53

ActiveMQ设计实践

2023-03-09 09:31:58

架构设计vivo

2022-02-18 11:13:53

监控架构系统

2023-02-06 18:35:05

架构探测技术

2009-06-22 14:48:21

DRY架构设计

2017-09-20 09:58:21

数据库“状态”字段设计

2022-06-20 09:17:02

数据查询请求数据库

2019-11-19 09:00:00

数据库架构设计

2017-09-27 23:14:29

OPENSTACKDRaaS

2011-08-05 12:44:57

Oracle数据库表空间

2024-06-18 08:07:50

存储架构设计
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号