相信大部分人都不太了解數據庫中的讀寫分離、分庫和分表，今天小編為了讓大家更加了解讀寫分離、分庫和分表，給大家總結了以下內容，跟隨小編一起來看看吧。

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1. 前言

相信你經常被  這幾個名詞搞得很懵逼。我有時候也很懵逼，那么今天就來把這幾個數據庫常用術語搞清楚，同時也記錄一下。

2. 讀寫分離

這個相對比較好理解一些，就是將數據庫分為主從庫，一個主庫（）用于寫數據，多個從庫（）進行輪詢讀取數據的過程，主從庫之間通過某種通訊機制進行數據的同步，是一種常見的數據庫架構。下面這張圖就展示了 “一主二從” 的結構：

2.1 為什么要讀寫分離

大多數互聯網數據操作往往都是讀多寫少，隨著數據的增長，數據庫的“讀”會首先成為瓶頸。如果我們希望能線性地提升數據庫的讀性能和寫性能，就需要讓讀寫盡可能的不相互影響，各自為政。。然后再考慮對數據庫按照 “讀” 和 “寫” 進行分組。讀寫分離意味著將一體的結構的進行分散，在數據量大、高并發(fā)的情景中要考慮以下這些問題

1. 如何保證  的高可用，故障轉移，熔斷限流等。

2. 讀寫操作的區(qū)分規(guī)則，代碼層面如何處理好讀命令和寫命令，盡量無感知無業(yè)務***。

3. 數據一致性的容忍度。雖然是數據同步，但是由于網絡的不確定性這仍然是一個不可忽視的問題。

3. 分庫

 統(tǒng)稱 。是指按照特定的條條件和維度，將同一個數據庫中的數據拆分到多個數據庫（主機）上面以達到分散單庫（主機）負載的效果。這樣我們變相地降低了數據集的大小，以空間換時間來提升性能。

3.1 數據庫垂直拆分

 指的是按照業(yè)務對數據庫中的表進行分組，同組的放到一個新的數據庫（邏輯上，并非實例）中。需要從實際業(yè)務出發(fā)將大業(yè)務分割成小業(yè)務。比如商城的整個業(yè)務中的  各自獨立分類形成  如下圖：

這樣帶來了一些好處： （a）業(yè)務清晰，職責單一 （b）易維護，易擴展 （c）數據服務化 。 同時也有一些負面的作用：（a）提高了整個應用的復雜度，而且會形成跨庫事務 （b）引發(fā) “木桶效應”，任何一個短板有可能影響整個系統(tǒng) （c）部分表關系不能 join 只能通過服務相互調用來維系。甚至由于網絡問題引發(fā)數據不一致。

在需要進行分庫的情況下，通常可優(yōu)先考慮垂直拆分。

3.2 數據庫水平拆分

在數據庫垂直拆分后遇到單機數據庫性能瓶頸之后，就可以考慮數據庫水平拆分了。 之所以先垂直拆分才水平拆分，是因為垂直拆分后數據業(yè)務清晰而且單一，更加方便指定水平的標準。比如我們對商城業(yè)務垂直拆分后的  進行水平拆分就比對整個商城業(yè)務進行水平拆分好找維度，我們可以根據用戶注冊時間的區(qū)間、用戶的區(qū)域或者用戶  的范圍、 hash 等條件，然后關聯相關表的記錄將數據進行拆分，如果放在整個商城業(yè)務上你是以用戶為準還是以訂單為準都不太好考慮。

我們按照每100萬為區(qū)間對用戶系統(tǒng)水平拆分如下：

這種拆分的好處在于： （a）單個庫的容量可控 （b）單挑記錄保證了數據完整性 （c）數據關系可以通過 join 維持 （d） 避免了跨庫事務 ；缺點同樣存在：（a）拆分規(guī)則對編碼有一定的影響 （b）不同業(yè)務的分區(qū)交互需要統(tǒng)籌設計

4. 分表

分表也分為  和  。

4.1 數據表垂直拆分

數據表垂直拆分就是縱向地把表中的列分成多個表，把表從“寬”變“窄”。一般遵循以下幾個點進行拆分：

• 冷熱分離，把常用的列放在一個表，不常用的放在一個表。

• 大字段列獨立存放

• 關聯關系的列緊密的放在一起

我們把用戶表中常用的和不常用的而且大字段分離成兩張表：

4.2 數據表的水平拆分

表的水平拆分感覺跟庫的水平拆分思想上都是一樣的，只不過粒度不同。表結構維持不變。也就是說拆分后數據集的并集等于拆分前的數據集。理解了  之后這個就沒有什么可說的了。

看完上述內容，你們對讀寫分離、分庫和分表有進一步的了解嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀。

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