为什么要分库分表？

最新推荐文章于 2024-12-06 17:30:54 发布
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阿里二面：我们为什么要做分库分表？
lisu061714112的专栏
10-28 1161
前言 在高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术手段之一，同时也是BAT等大厂面试时，经常考的热门考题。 你知道我们为什么要做分库分表吗？ 这个问题要从两条线说起：垂直方向 和 水平方向。 1 垂直方向 垂直方向主要针对的是业务，下面聊聊业务的发展跟分库分表有什么关系。 1.1 单库 在系统初期，业务功能相对来说比较简单，系统模块较少。 为了快速满足迭代需求，减少一些不必要的依赖。更重要的是减少系统的复杂度，保证开发速度，我们通常会使用单库来保存数据。 系统初期的数据库架构如下： 此时，使用的数据库方案是
我们为什么要分库分表？
weixin_44742132的博客
04-12 1948
前言 大家好，我是捡田螺的小男孩，今天跟大家聊聊分库分表。什么是分库分表为什么需要分库分表如何分库分表什么时候开始考虑分库分表分库分表会导致哪些问题分库分表中间件简介1. 什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。分表：就是一个数据库表分成多个表。2. 为什么需要分库分表 2.1 为什么需要分库呢？如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候...
什么是分库分表？为什么要分库分表？什么时候需要分库分表？怎么样拆分？（数据库分库分表详解）
tigerhhzz的博客
10-22 2326
分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下：分库：将一个数据库拆分成多个独立的数据库，每个数据库可以部署在不同的服务器上，从而分散数据存储和访问压力。分表：将一个数据表拆分成多个小表，每个小表可以存储部分数据，从而减少单个表的数据量，提高查询和写入性能。数据库分库分表是一种解决大规模数据和高并发访问的有效技术方案。
谈谈为什么要分库分表？
Fuxing's Notes
05-16 1132
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
数据库为什么要分库分表？
Android系统优化
05-20 5137
我们需要了解以下问题： 什么是分库分表 为什么需要分库分表 如何分库分表 什么时候开始考虑分库分表 分库分表会导致哪些问题 分库分表有哪些中间件 一、什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同服务器上。例如用户表、订单表、商品表分别部署到不同的服务器上。 分表：就是一个数据库表分成多个表。例如原始表可以将1、2、3月的订单的数据分别放到不同数据表中。 二、为什么需要分库分表 2.1 为什么需要分库呢？ 如果业务
如何分库分表，怎样分库分表，为什么要分库分表？
梅川酷紫
07-17 4818
如何分库分表，怎样分库分表，为什么要分库分表？◆ 数据库瓶颈◆分库分表1. 水平分库2. 水平分表3. 垂直分库4. 垂直分表◆ 分库分表工具◆ 分库分表带来的问题■ 事务一致性问题■ 跨节点关联查询 Join 问题■ 跨节点分页、排序、函数问题■ 全局主键避重问题■ 数据迁移、扩容问题 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 ◆ 数据库瓶颈 不管是 IO 瓶颈还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至
mysql为什么要分库_mysql为什么要分库分表？
weixin_29322049的博客
02-02 459
1 基本思想之什么是分库分表？从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。2 基本思想之为什么要分库分表？单表操作数据量有最优值，mysql为1000万左右；可以减轻数据库的压力，不用所有线程都查同一个数据库；数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大...
阿里二面：为什么要分库分表？
Java技术江湖
11-30 633
大家好，我是苏三，又跟大家见面了。前言在高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术手段之一，同时也是BAT等大厂面试时，经常考的热门考题。你知道我们为什么要做分库分表吗？这个问题要从两条线说...
阿里面试：为什么要分库分表？
m0_49496327的博客
04-12 888
前言 大家好，今天跟大家聊聊分库分表。 什么是分库分表 为什么需要分库分表 如何分库分表？ 什么时候开始考虑分库分表 分库分表会导致哪些问题 分库分表中间件简介 1. 什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。 分表：就是一个数据库表分成多个表。 2. 为什么需要分库分表 2.1 为什么需要分库呢？ 如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看： 磁盘存储 业务量剧增，MySQL单机磁盘容量会撑爆，拆成多
好好的系统，为什么要分库分表？
lisheng19870305的专栏
11-30 697
分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。分库分表是由分库和分表这两个独立概念组成的，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性的将它们合在一起叫做分库分表。通过一定的规则，将原本数据量大的数据库拆分成多个单独的数据库，将原本数据量大的表拆分成若干个数据表，使得单一的库、表性能达到最优的效果（响应速度快），以此提升整体数据库性能。预定义算法是事先已经明确知道分库和分表的数量，可以直接将某类数据路由到指定库或表中，查询的时候亦是如此。
面试题：我们为什么要分库分表？
AI乔治
01-29 683
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞 在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不..
什么时候进行分库分表 ？
Ernest’‘’的博客
09-21 1535
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。 在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 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 -> 分库和垂直分表。 第二种...
[面试集锦]海量用户信息下如何进行分库分表？
roykingw的专栏
12-06 1064
现在面试动不动就是问三高架构。应用大了，数据量多了，查询性能自然就下降了。怎么办呢？很多人自然就想到分库分表。但是一旦把底层数据库给拆分开了，在业务层面就会暴露出很多问题。那么在一个具体的业务场景下，要如何设计分库分表方案，并对方案进行优化呢？这次就以用户信息这个具体的场景来分享下如何设计分库分表方案。
基于模糊故障树的工业控制系统可靠性分析与Python实现
最新发布
04-26
内容概要：本文探讨了模糊故障树（FFTA）在工业控制系统可靠性分析中的应用，解决了传统故障树方法无法处理不确定数据的问题。文中介绍了模糊数的基本概念和实现方式，如三角模糊数和梯形模糊数，并展示了如何用Python实现模糊与门、或门运算以及系统故障率的计算。此外，还详细讲解了最小割集的查找方法、单元重要度的计算，并通过实例说明了这些方法的实际应用场景。最后，讨论了模糊运算在处理语言变量方面的优势，强调了在可靠性分析中处理模糊性和优化计算效率的重要性。 适合人群：从事工业控制系统设计、维护的技术人员，以及对模糊数学和可靠性分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要评估复杂系统可靠性的场合，特别是在面对不确定数据时，能够提供更准确的风险评估。目标是帮助工程师更好地理解和预测系统故障，从而制定有效的预防措施。 其他说明：文中提供的代码片段和方法可用于初步方案验证和技术探索，但在实际工程项目中还需进一步优化和完善。
风力发电领域双馈风力发电机（DFIG）Simulink模型的构建与电流电压波形分析
04-26
内容概要：本文详细探讨了双馈风力发电机（DFIG）在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理，即定子直接接入电网，转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤，包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性，特别是在应对风速变化时，通过实时调整转子侧的电压和电流，确保电流和电压波形的良好特性。此外，文章还讨论了模型中的关键技术和挑战，如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题，并提供了具体的解决方案和技术细节。最终，通过对故障工况的仿真测试，验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群：从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员；旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制，为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还附有大量Matlab/Simulink代码片段，便于读者进行实践操作。同时，针对一些常见问题给出了实用的调试技巧，有助于提高仿真的准确性和可靠性。
基于西门子S7-200 PLC和组态王的八层电梯控制系统设计与实现
04-26
内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC和组态王软件构建的八层电梯控制系统。首先阐述了系统的硬件配置，包括PLC的IO分配策略，如输入输出信号的具体分配及其重要性。接着深入探讨了梯形图编程逻辑，涵盖外呼信号处理、轿厢运动控制以及楼层判断等关键环节。随后讲解了组态王的画面设计，包括动画效果的实现方法，如楼层按钮绑定、轿厢移动动画和门开合效果等。最后分享了一些调试经验和注意事项，如模拟困人场景、防抖逻辑、接线艺术等。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和组态软件有一定基础的人群。 使用场景及目标：适用于需要设计和实施小型电梯控制系统的工程项目。主要目标是帮助读者掌握PLC编程技巧、组态画面设计方法以及系统联调经验，从而提高项目的成功率。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和调试技巧，有助于读者更好地理解和应用相关知识点。此外，还强调了安全性和可靠性方面的考量，如急停按钮的正确接入和硬件互锁设计等。
CarSim与Simulink联合仿真：基于MPC模型预测控制实现智能超车换道
04-26
内容概要：本文介绍了如何将CarSim的动力学模型与Simulink的智能算法相结合，利用模型预测控制(MPC)实现车辆的智能超车换道。主要内容包括MPC控制器的设计、路径规划算法、联合仿真的配置要点以及实际应用效果。文中提供了详细的代码片段和技术细节，如权重矩阵设置、路径跟踪目标函数、安全超车条件判断等。此外，还强调了仿真过程中需要注意的关键参数配置，如仿真步长、插值设置等，以确保系统的稳定性和准确性。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对联合仿真感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶车辆行为模拟的研究机构和企业，旨在提高超车换道的安全性和效率，为自动驾驶技术研发提供理论支持和技术验证。 其他说明：随包提供的案例文件已调好所有参数，可以直接导入并运行，帮助用户快速上手。文中提到的具体参数和配置方法对于初学者非常友好，能够显著降低入门门槛。
为什么要做分库分表？怎么做？
02-25
<think>好的，用户现在问的是“为什么要做分库分表？怎么做？”，之前他们已经问过分布式ID生成方式，现在这个问题可能是在进一步探讨分布式系统中的数据存储问题。我需要先明确用户的需求，他们可能是在设计一个高并发的系统，遇到了数据库性能瓶颈，或者想要提前了解分库分表的知识来规划架构。 首先，回答“为什么要做分库分表”时，应该从性能瓶颈、数据量过大、高并发访问、可用性等方面入手。用户可能已经遇到了单库单表的性能问题，或者预期数据增长很快，需要提前规划。这里需要强调单库单表的限制，比如连接数不够、磁盘IO压力大、查询速度变慢等。 然后是“怎么做”，这部分需要结构清晰，分步骤讲解。可能需要包括分库分表的方式（垂直和水平拆分）、分片策略（范围、哈希、一致性哈希等）、中间件选择（如ShardingSphere、MyCat）、数据迁移和扩容问题，以及带来的挑战比如分布式事务、跨库查询等。 用户可能还关心实际操作中的注意事项，比如如何选择分片键，如何避免热点问题，扩容时如何平滑迁移数据。此外，他们可能想知道有没有什么工具或框架可以简化分库分表的工作，或者是否有成功案例可以参考。 需要注意的是，用户之前的问题是关于分布式ID生成的，所以分库分表后ID生成可能会更复杂，可能需要结合之前提到的Snowflake或号段模式来确保ID的唯一性，这点可以适当联系起来，帮助用户形成完整的知识体系。 另外，用户可能对分库分表的优缺点不太清楚，需要指出虽然分库分表能解决扩展性问题，但也会带来复杂性，比如跨库join困难，事务管理复杂，维护成本增加等。需要权衡利弊，是否真的有必要进行分库分表，或者是否有其他优化手段如读写分离、缓存等可以先尝试。 最后，可能需要给出一些实际的应用场景，比如电商平台的订单表分库分表，用户量大的社交平台分库分表，帮助用户更好地理解何时以及如何实施分库分表。</think>以下是关于分库分表的详细介绍，从核心原因到实施方法，结合场景和案例进行说明： --- ### **一、为什么要做分库分表？** #### **1. 解决单机数据库的性能瓶颈** - **存储瓶颈**：单机磁盘容量有限（如MySQL单表数据量超过5000万行，性能明显下降）。 - **计算瓶颈**：高并发查询导致CPU过载（如电商大促时每秒数十万请求）。 - **连接数瓶颈**：单机数据库最大连接数有限（如MySQL默认151连接，超出后拒绝服务）。 #### **2. 提升系统扩展性** - 单机数据库无法通过无限升级硬件来应对数据量增长。 - 分库分表允许通过增加节点横向扩展，支持业务持续增长。 #### **3. 提高可用性与容灾能力** - 单机故障会导致全库不可用，分库分表后故障影响范围缩小（如仅部分分片受影响）。 - 天然支持多机房部署，实现异地容灾。 #### **4. 优化数据管理效率** - 按业务拆分后，不同库表可独立维护（如订单库和用户库分开备份、升级）。 --- ### **二、分库分表的核心策略** #### **1. 垂直拆分** - **分库**：按业务模块拆分（如订单库、用户库、商品库）。 **场景**：不同业务团队独立管理数据库，减少跨库事务。 - **分表**：将宽表拆分为多个字段较少的表（如订单表拆分为订单基础表 + 订单详情表）。 **场景**：减少单行数据大小，提升查询效率。 #### **2. 水平拆分** - **分库分表**：将同一表的数据按规则分散到多个库/表中。 **分片键选择**： - **用户ID**：适合用户维度查询（如用户订单）。 - **订单ID**：适合全局唯一ID查询（如订单详情页）。 - **时间**：适合按时间范围查询（如日志表按月分片）。 --- ### **三、分库分表的具体实现方法** #### **1. 分片策略** | **策略** | **原理** | **优缺点** | **场景** | |----------------|-----------------------------------------|----------------------------------------------|----------------------------| | **范围分片** | 按分片键范围划分（如1~100万在DB1，100万+在DB2） | 易扩容，但数据分布不均（可能热点集中在最新分片） | 时间序列数据（日志、订单按年分片） | | **哈希取模** | 对分片键哈希取模（如 `user_id % 4`） | 数据分布均匀，但扩容需迁移大量数据 | 用户ID、订单ID等离散值分片 | | **一致性哈希** | 哈希环动态分配节点，减少扩容时数据迁移量 | 扩容灵活，但实现复杂 | 动态调整分片数量的场景 | #### **2. 分库分表中间件** - **客户端SDK**： - **ShardingSphere**（Apache开源）：通过JDBC驱动或Proxy代理实现分片。 - **TDDL**（阿里开源）：基于JDBC的轻量级分库分表框架。 - **代理层**： - **MyCat**：通过独立代理服务路由SQL（需维护中间件高可用）。 - **Vitess**（YouTube开源）：针对MySQL的集群管理方案，支持Kubernetes部署。 #### **3. 分库分表示例（以订单表为例）** - **分片规则**：按 `order_id` 哈希取模分4个库，每个库分8张表。 - **路由计算**： ```python db_index = (hash(order_id) % 4) # 确定库编号（DB0~DB3） table_index = (hash(order_id) // 4) % 8 # 确定表编号（table0~table7） ``` - **真实表名**：`order_db_{db_index}.order_table_{table_index}` --- ### **四、分库分表的挑战与解决方案** #### **1. 分布式事务** - **问题**：跨库操作无法保证ACID（如扣库存和生成订单需跨库）。 - **解决方案**： - **最终一致性**：通过消息队列异步补偿（如库存服务扣减后发MQ通知订单服务）。 - **Seata**（阿里开源）：基于两阶段提交（2PC）的分布式事务框架。 #### **2. 跨分片查询** - **问题**：分页、排序、聚合计算需合并多个分片结果（如查询“用户最近3月订单”）。 - **解决方案**： - **冗余数据**：建立全局二级索引表（如ES维护用户ID与订单ID的映射）。 - **并行查询**：中间件向所有分片广播查询请求，内存中合并结果（性能较差，慎用）。 #### **3. 扩容与数据迁移** - **扩容流程**： 1. 双写旧库和新库，确保新旧数据同步。 2. 迁移历史数据到新库（使用工具如`pt-online-schema-change`）。 3. 切换流量到新库，停用旧库。 - **工具支持**： - **ShardingSphere-Scaling**：自动化分片扩容工具。 - **数据管道**：通过Kafka同步增量数据。 #### **4. 全局唯一ID** - **问题**：分库分表后无法依赖数据库自增ID。 - **解决方案**：使用分布式ID生成方案（如Snowflake、Leaf）。 --- ### **五、分库分表的适用场景** | **场景** | **拆分方式** | **示例** | |---------------------------|---------------------|---------------------------------------| | 单表数据量超过5000万行 | 水平分表 | 用户表按 `user_id` 哈希分64张表 | | 业务模块耦合度高 | 垂直分库 | 电商系统拆分为订单库、商品库、支付库 | | 高并发读写 | 分库分担连接数压力 | 社交App用户动态表按 `user_id` 分16个库 | | 数据冷热分离 | 按时间范围分库分表 | 日志表按月分片，旧数据归档到廉价存储 | --- ### **六、分库分表的最佳实践** 1. **避免过度拆分**： - 单库不超过500张表，单表数据量控制在千万级。 - 拆分前优先优化索引、缓存、SQL性能。 2. **分片键设计原则**： - 选择高频查询字段（如`user_id`）。 - 避免热点问题（如按时间分片导致新库压力大）。 3. **灰度与监控**： - 逐步迁移数据，观察慢查询和连接数变化。 - 监控分片负载均衡（如Prometheus + Grafana）。 --- ### **总结** 分库分表是应对海量数据和高并发的终极手段，但其复杂度极高。**建议优先尝试读写分离、缓存优化、数据库参数调优等方案**，仅在单机无法支撑时再考虑分库分表。拆分后需配套解决分布式ID、事务、查询等问题，可借助成熟中间件降低开发成本。
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