免费做企业推广的网站,主流网站设计软件,速推网,做淘客都有什么网站点击上方“蓝字”带你去看小星星菜哥#xff0c;领导让我开发新系统了这么说领导对你还是挺信任的呀~必须的#xff0c;为了设计好这个新系统#xff0c;数据库设计我花了好多心思呢做一个系统我觉得不应该从数据库入手#xff0c;应该从设计业务模型开始#xff0c;先不说… 点击上方“蓝字”带你去看小星星菜哥领导让我开发新系统了这么说领导对你还是挺信任的呀~必须的为了设计好这个新系统数据库设计我花了好多心思呢做一个系统我觉得不应该从数据库入手应该从设计业务模型开始先不说这个说说你的数据库设计的优势为了高性能我首先设计了分库 分表策略为以后打下基础那你的数据量将来会很大吗分库分表其实涉及到很多难题你了解过吗我觉得分库分表很容易呀是吗是否需要分说到数据库分库分表不能一味的追求我们要明白为什么要进行分库分表才是最终目的。现在网上一些人鼓吹分库分表如何应对了多大数据却不知针对很多人的业务来说分库分表策略也许并非是银弹而是令人焦虑的焦油坑。分库分表是业务发展到一定阶段数据积累到一定量级而衍生出来的解决方案。当DB的数据量级到达一个阶段写入和读取的速度会出现瓶颈即使是有索引索引也会变的很大而且数据库的物理文件大的会使备份和恢复等操作变的很困难。这个时候由于DB的瓶颈已经严重危害到了业务最有效的解决方案莫过于DB的分库分表了。有的leader甚至架构师会在业务初期以自己的主观意愿就进行分库分表会为以后业务高速发展做铺垫。但是这里我要表达我几个观点1. 如果当前这个业务并非公司的核心业务而且在业务是否能存活的前提下初级的设计不要这么复杂。如果每个业务我们都按淘宝那样的规模做系统架构设计将来不但会害死业务更会让程序员死的更惨背上黑锅的数量会更多。2. 单台数据库的能力并非想象中那么脆弱。就算是mysql单表数据量大部分场景下也在百万级别当然这和存储的具体数据格式有关sqlserver更是不在话下我司用的sqlserver单表千万级别数据的大有所在亿级的也有几个Oracle更是不用多说。3. 如果业务周期比较短或者人力物力不足的情况下盲目的在初期就进行分库分表设计更是给自己下了绩效背D的套4. 系统的设计初期和公司的基础数据有直接关系比如微信这样的数据规模稍微一个小系统就有可能是千万甚至上亿的数据级别但是多数初创公司有多少能有这样的级别呢我这里喷一句有的创业公司号称从XX大公司重金挖来的CTO技术总监等等高人尤其是这些带着金色光环的人在创业初期给开发人员埋雷一个创业公司搞一套XX分布式XX设计殊不知在当前的公司环境下这些其实没有必要给公司带来的更多是苦不堪言。一个好的系统设计者会在开始设计之初充分考虑到各方面的综合因素来综合考虑。分 库根据业务划分说到分库菜菜这里想多啰嗦一句推荐大家根据业务来进行划分我一直在过去的文章中强调一个系统的好坏业务的边界划分起到举足轻重的作用。业务按照规则划分好边界每个业务对应的数据库自然而然就诞生了不要站在数据库的层面上去给业务分库。有的leader会有这样的行为某个表的数据量太大分配到单独的一个库结果导致的结果就是很多SQL语句必须跨库Join。具体的业务怎么划分呢这个规则我不敢说每个公司的业务形态不同划分的维度就会不同。举一个简单的例子一个典型的电商系统根据业务可划分为商品订单这也是许多公司的典型业务划分但是我司根据自己的业务规则划分为商品订单支付。因为支付系统在我司是一个独立的业务不但包含了订单的支付还包含了很多其他的支付场景。根据业务上的划分DB的层面就出现了商品DB订单DB和支付DB。同一业务横向划分除了根据业务垂直切分的策略之外还有另外一种常用的分库方案如果某个具体业务数据量比较大可以把这业务的数据库根据某种规则来进行横向切分。比如用户信息的业务当用户量达到一定量级有些公司会把用户信息拆分到多个数据库说到这里有的同学会问这和拆分到多个表有什么区别呢如果把用户信息横切到同一个数据库的多个表如果这些表位于一个物理磁盘上对于提高这个业务的写入和读取IO最大值并没有什么用处但是如果分配到多个服务器上意味着这个业务整体的最大IO得到了提升在一定程度上要比拆表效果要好当然如果用到了表分区每个分区散落在不同的物理磁盘上也不一定比分库方式差。把某个业务的DB按照规则横向切分之后当然也会引入新的问题下边会介绍。切分的规则在很多情况下用的最多的就是哈希取余的方式了有时间咱们在讨论。分库引入复杂性我在上文提到过分库分表并非是银弹任何一种解决方案能解决一个问题但是有可能会引入其他问题世界是公平的计算机世界亦如此。那分库会引入哪些问题呢1. 在执行了分库之后难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上这时表的关联操作将受到限制我们多数情况下无法join位于不同分库的表因为多数公司都明令禁止跨库sql结果原本一次查询能够完成的业务可能需要多次查询才能完成。2. 原来在单体DB环境下可以用DB的事务来保证一些操作的原子操作但是在分散到多个数据库的情况下统一管理这些操作变的困难。虽然一些大厂提供的也有跨库的事务解决方案但是性能上实在是差强人意所以在很多情况下并不实用。比如上边提到的商品库存支付在单体应用的情况下三个业务在同一个数据库当发生支付业务更改商品库存和更新订单状态这两个操作可以利用数据库提供的事物来完成而且性能在可接受范围之内如果这三个业务分布在不同的数据库有几率会发生只执行其中一个操作的情况发生其实这也是分布式事物要解决的问题。在很多情况下分布式事物是无法避免的根据业务综合情况适当采用分布式事物也是一种有效的解决方案最坏的情况下可能需要人工介入了。3. 分库对于DBA来说意味着工作量的成倍增加原来只需要管理一个DB现在却要管理N个DB而且每个DB都需要备份监控甚至做高可用扩展等工作。原来可能只需要一个DBA管理人员分库之后可能会需要两个甚至三个导致了公司在人力投入上的加大。完●程序员过关斩将--你为什么还在用存储过程●程序员过关斩将--小小的分页引发的加班血案●程序员修神之路--问世间异步为何物●程序员修神之路--提高网站的吞吐量?●程序员修神之路--?分布式高并发下Actor模型如此优秀?●程序员过关斩将--论商品促销代码的优雅性●程序员过关斩将--你的面向接口编程一定对吗●程序员修神之路--高并发下为什么更喜欢进程内缓存●程序员修神之路--高并发优雅的做限流
