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数据库架构设计中,最重要的“基概”!!!
画外音:会上分享了近4个小时,见《十年》。
画外音:这是一个提供用户注册、登录、信息查询与修改的常见业务。
一、单库架构
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
数据库分组架构,即最常见的一主多从,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
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
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”
数据库分片架构,是大伙最常说的水平切分(sharding):
user-service:依旧是用户中心服务 user-db1:水平切分成2份中的第一份 user-db2:水平切分成2份中的第二份
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
如何进行水平切分?
画外音:本例中哈希算法是“取模”。
哈希法在互联网数据库架构中,使用较为广泛。
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
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
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
五、垂直切分
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
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
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
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
画外音:3页ppt写这么多真是累,其他91页ppt咋整呢?
《缓冲池(buffer pool),这次彻底懂了!》
《写缓冲(change buffer),这次彻底懂了!》