高并发系统架构设计之数据库篇08:分库分表

本文探讨了在高并发系统中,面对数据库性能和容量挑战时,如何通过分库分表来优化。介绍了垂直拆分和水平拆分两种策略,以及它们在解决数据存储和查询性能问题上的作用。同时,文章指出了分库分表可能带来的不便,如查询复杂度增加、多表JOIN困难和数据统计变化等,并提出了相应的解决思路。总结了分库分表的原则,强调理解原理和避免踩坑的重要性。

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引言

前面我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案:读写分离,它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份,增强了抵抗大量并发读请求的能力,提升了数据库的查询性能的同时,也提升了数据的安全性,当某一个数据库节点,无论是主库还是从库发生故障时,我们还有其他的节点中存储着全量的数据,保证数据不会丢失。此时,你的电商系统的架构图变成了下面这样:
在这里插入图片描述
这时,公司 CEO 突然传来一个好消息,运营推广持续带来了流量,你所设计的电商系统的订单量突破了五千万,订单数据都是单表存储的,你的压力倍增,因为无论是数据库的查询还是写入性能都在下降,数据库的磁盘空间也在报警。所以,你主动分析现阶段自己需要考虑的问题,并寻求高效的解决方式,以便系统能正常运转下去。你考虑的问题主要有以下几点:

    1. 系统正在持续不断地的发展,注册的用户越来越多,产生的订单越来越多,数据库中存储的数据也越来越多,单个表的数据量超过了千万甚至到了亿级别。这时即使你使用了索引,索引占用的空间也随着数据量的增长而增大,数据库就无法缓存全量的索引信息,那么就需要从磁盘上读取索引数据,就会影响到查询的性能了。那么这时你要如何提升查询性能呢?
    1. 数据量的增加也占据了磁盘的空间,数据库在备份和恢复的时间变长,你如何让数据库系统支持如此大的数据量呢?<
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