分库分表的场景

最新推荐文章于 2025-01-15 09:46:24 发布

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读写分离：当数据库访问达到一定规模，单机变慢，开始考虑读写分离

数据拆分：当库中数据达到物理上线，或因数据量过大，导致访问变慢时，开始考虑横向拆分

sql审计：对sql进行审计，非法sql单独处理

备注：

参考DELE文档：DBLE 分布式中间件

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分库分表场景下多维查询方案探究

猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；

03-21

566

在采用分库分表设计时，通过一个PartitionKey根据散列策略将数据分散到不同的库表中，从而有效降低海量数据下C端访问数据库的压力。例如，生成的短链码散列到不同的数据库抵御了海量消费者的访问压力，但在业务层面上，商家无法查询到自己旗下生成的所有短链码。定义hash对应的库表策略关系，每次生成库表位时，根据商家的唯一标识进行hash，找到固定的库表位，然后将短链写入该库表中。当商家查询时，同样根据商家的唯一标识进行hash，找到可能在的库表，采用笛卡尔积方式将数据查出，此种方式不触发全库表路由。

分表与分库使用场景以及设计方式

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一. 分表场景：对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量收到Master能力和负载的限制。因此，需要对数据库的吞吐

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数据库分库分表的应用场景及方法分析

varyall的专栏

02-22

762

数据库分库分表的应用场景及方法分析一. 数据库经常面临的问题二.解决方法的思量三.急剧膨胀的业务及数据量的影响以电商领域为例，订单库将订单相关的数据（订单销售，订单售后，订单任务处理等数据）都放在一个数据库中。对于订单的销售数据，性能第一，需要能够承受促销期间每分钟几万到几十万的订单压力；而售后数据，在订单生成后，用于订单物流及订单克服等，性能压力不明显，但是需要保证及时性。将订单的销售数...

为什么要分库分表

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数据库分库分表的几种场景

老卫的技术站

07-15

414

随着业务数据的增加，原有的数据库性能瓶颈凸显，以此就需要对数据库进行分库分表操作。为啥需要分库分表 随着业务数据的增加，原有的数据库性能瓶颈凸显，主要体现在以下两个方面。 IO瓶颈 IO瓶颈主要有以下几种情况：第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度。这种情况适合采用分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够。这种情况适合采用分库。 CPU瓶颈 CPU瓶颈主要有以下几种情况：第一种：SQL问题，如SQL中包含joi

分库分表使用场景及设计方式

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08-06

288

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定制开发sysbench扩展版压测分库分表场景-附件资源

03-05

定制开发sysbench扩展版压测分库分表场景-附件资源

数据库分库分表

You’re a wanderer just like me

12-22

509

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分库分表的使用场景

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分库分表虽然是连在一起说的，但是不是意味分库就伴随着分表，二者完全可以根据业务场景来针对使用。分库使用场景？分库，简单的理解，就是原来是一个数据库承载着业务，现在单库的性能已经无法满足要求了，所以就拆分出多个数据库来承载业务。所以系统瓶颈是出现在单库性能不足，那就可以采用分库来分担单库的压力。分表使用场景？单表如果数据量过大，那么事务的执行效率也会变得缓慢，此时使用分表来分担单表数据量过大的压力。总结阿里巴巴开发规范里也有说过，如果单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB ，才推

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B+树叶子存的是数据，内部节点存的是键值+指针。如果你的系统处于快速发展时期，如果每天的订单流水都新增几十万，并且，订单表的查询效率明变慢时，就需要规划分库分表了。方案，比如订单id在04000万的区间，划分为订单库1，id在4000万8000万的数据，划分到订单库2,将来要扩容时，id在8000万~1.2亿的数据，划分到订单库3。分库分表采取的是分而治之的策略，分库目的是减轻单台MySQL实例存储压力及可扩展性，而分表是解决单张表数据过大以后查询的瓶颈问题，坦白说，这些问题也是所有关系型数据库的。

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高并发系统中，分库分表是什么？什么场景需要实践？

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最近看到一篇不错文章，能简单明了阐述清楚分库分表的原因和场景。这里结合自己的工作经历，记录些自己的理解，相信对大家平时的工作和架构概念有所帮助，后续应该会抽空推出具体分库分表方案的文章。在大数据量和高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术之一，同时也是BAT大厂面试过程中，经常问的问题。相信很多人听说过分库分表，但具体什么场景下是需要实践分库分表的？这篇文章，我们将从两个方向：垂直方向和水平方向，来聊下这个问题。 1 垂直方向垂直方向主要看业务，下面聊聊业务的发展跟分库分表的关系。 1...

分库分表（一）

weixin_42226993的博客

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目录1.什么是分库分表？1.1 分库1.2 分表1.3 分库分表2. 如何切分库和表？2.1 水平切分2.2 垂直切分2.3 混合切分3. 为什么要分库分表？3.1 生活实例3.2 分库分表场景3.2.1 单库出现性能瓶颈，需要分库3.2.2 单表出现性能瓶颈，需要分表3.2.3 微服务化3.2.4 技术调研4. 切分策略4.1 Range 范围4.2 hash切分4.3 映射表5. 分库分表产生的问题5.1 定位和维护难度5.2 分布式ID5.3 分布式事务5.4 跨库关联/分页/排序6. 分库分表工具。

【分库分表】浅聊分库分表（一）

YiQieFuCong的博客

01-08

905

浅聊分库分表

解读分库分表中间件Sharding-JDBC

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【编者按】数据库分库分表从互联网时代开启至今，一直是热门话题。在NoSQL横行的今天，关系型数据库凭借其稳定、查询灵活、兼容等特性，仍被大多数公司作为首选数据库。因此，合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击，是各大互联网公司不可避免的问题。虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件，但截止目前，仍无完美的开源解决方案覆盖此领域。 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联...

2,第二章 分库分表方式

weixin_44478828的博客

01-10

973

垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表，每张表仅存储其中一部分字段；垂直分表拆解了原有的表结构，拆分的表之间一般是一对一的关系；垂直分库是指按照业务将表进行归类，然后把不同类的表分布到不同的数据库上面，而每个库又可以放在不同的服务器上，它的核心理念是-专库专用；水平分表就是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中，表的结构没有变化；水平分表解决单表数据量大的问题；

分库分表的使用场景和中间件

我哎GIS博客

08-07

1877

综上，现在其实建议考量的，就是 Sharding-jdbc 和 Mycat，这两个都可以去考虑使用。Sharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合 Sharding-jdbc 的依赖；Mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。

在分库分表场景下，如何实现跨分片的复杂查询（如JOIN操作）

最新发布

07-16

<think>我们正在讨论分库分表环境下跨分片JOIN查询的处理方法。根据引用内容，我们可以总结出几种主要方法： 1. 应用程序层JOIN：将JOIN拆分为多个单表查询，在应用层进行数据合并。 2. 数据冗余：通过冗余设计避免跨库JOIN。 3. 使用中间件（如ShardingSphere）支持跨库JOIN。 4. 全局表（小表广播）。 5. 利用ElasticSearch等搜索引擎进行检索。 6. 分布式查询引擎（如Spark）。下面我们将详细展开这些方法，并给出实践建议。</think>### 分库分表环境下跨分片JOIN查询的解决方案在分库分表架构中，跨分片JOIN操作是核心挑战，以下是经过验证的解决方案： #### 一、核心解决方案 1. **应用层JOIN（推荐方案）** ```mermaid graph LR A[查询主表数据] --> B{提取关联键} B --> C[按分片规则查询从表] C --> D[应用层数据合并] D --> E[返回结果集] ``` - **实现步骤**： 1. 先查询主表获取关联ID（如`user_id`） 2. 根据分片规则路由到对应分片查询从表 3. 在应用层使用HashMap合并数据 - **优势**：避免分布式事务，代码可控[^1] - **局限**：需处理分页和排序逻辑 2. **数据冗余设计** - **常用字段冗余**：将高频查询字段（如用户名）冗余到主表 ```sql ALTER TABLE orders ADD COLUMN user_name VARCHAR(50); ``` - **全局表（广播表）**：小表（如地区表）全量复制到所有分片 ```sql -- 配置ShardingSphere广播表 spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=region ``` - **适用场景**：读多写少的小表（<1MB）[^2] 3. **中间件支持（ShardingSphere）** ```yaml # ShardingSphere配置示例 rules: - !SHARDING tables: orders: actualDataNodes: ds_${0..1}.orders_${0..1} databaseStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: database_inline tableStrategy: ... bindingTables: - orders,order_detail # 绑定关联表 ``` - **原理**：解析SQL→路由查询→内存合并 - **限制**：仅支持绑定表的等值JOIN，性能随分片数下降[^3] 4. **分布式查询引擎** ```sql -- 使用Presto跨库查询 SELECT o.*, u.name FROM mysql.orders o JOIN mysql.users u ON o.user_id = u.id ``` - **工具选择**： - 实时查询：Presto/Trino - 离线分析：Spark/Hive - **适用场景**：OLAP分析场景 #### 二、架构设计原则 1. **避免跨分片JOIN的黄金法则** - 业务拆分：按领域垂直分库（用户库、订单库） - 查询前置：80%查询通过主键或索引完成 - 最终一致：通过消息队列同步冗余数据 2. **性能优化策略** | 方法 | 性能提升 | 适用场景 | |---------------------|----------|-----------------------| | 二级索引 | 30-50% | 等值查询 | | ES同步热数据 | 5-10x | 复杂条件查询 | | 结果集缓存(Redis) | 100x | 重复JOIN结果 | 3. **异常处理机制** - 超时控制：设置查询超时（如3s） - 降级策略：返回部分数据+兜底缓存 - 监控：通过SkyWalking追踪跨库调用链 #### 三、典型场景解决方案 1. **用户订单历史查询** ```sql /* 错误写法（跨分片） */ SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE u.id = 123; /* 优化方案 */ -- 步骤1：查询用户分片获取用户数据 -- 步骤2：用user_id=123查询订单分片 -- 步骤3：应用层合并结果 ``` 2. **电商商品+库存JOIN** - **冗余方案**：商品表增加`stock_count`字段 - **同步机制**： ```mermaid graph LR A[库存变更] --> B[发MQ消息] B --> C[更新商品冗余字段] ``` ### 实践建议 1. **设计阶段**：通过DDD划分业务边界，减少跨域查询 2. **开发阶段**：使用MyBatis拦截器自动拆解JOIN查询 3. **运维阶段**：配置分片键与查询条件强一致（如`user_id`） > ⚠️ **关键警示**：当分片数超过16时，应重新评估分片策略而非强制JOIN[^4] --- ### 相关问题延伸 1. 如何设计分片键才能最大限度避免跨分片查询？ 2. 在数据冗余方案中，如何保证跨库数据的一致性？ 3. ShardingSphere的绑定表机制具体如何实现跨分片JOIN？ 4. 对于实时性要求高的JOIN查询，缓存策略应如何设计？ [^1]: 分库分表后应用层JOIN的实现原理与性能分析 [^2]: 全局表在分布式系统中的最佳实践 [^3]: ShardingSphere跨分片JOIN的底层执行机制 [^4]: 分库分表规模与查询性能的量化关系研究