数据库理论

1. 复制集与分布式

• 复制集（Replication）
  • 数据库中数据相同，起到备份作用
  • 高可用 High Available HA
• 分布式（Distribution）
  • 数据库中数据不同，共同组成完整的数据集合
  • 通常每个节点被称为一个分片（shard)
  • 高吞吐 High Throughput
• 复制集与分布式可以单独使用，也可以组合使用（即每个分片都组建一个复制集）
• 关于主（Master）从（Slave）
  • 这个概念是从使用的角度来阐述问题的
  • 主节点 -> 表示程序在这个节点上最先更新数据
  • 从节点 -> 表示这个节点的数据是要通过复制主节点而来
  • 复制集 可选 主从、主主、主主从从
  • 分布式 每个分片都是主，组合使用复制集的时候，复制集的是从

2. MySQL

1） 主从复制

复制分成三步：

1. master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events）；
2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
3. slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。

下图描述了这一过程：

 

 

该过程的第一部分就是master记录二进制日志。在每个事务更新数据完成之前，master在二日志记录这些改变。MySQL将事务串行的写入二进制日志，即使事务中的语句都是交叉执行的。在事件写入二进制日志完成后，master通知存储引擎提交事务。

下一步就是slave将master的binary log拷贝到它自己的中继日志。首先，slave开始一个工作线程——I/O线程。I/O线程在master上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process。Binlog dump process从master的二进制日志中读取事件，如果已经跟上master，它会睡眠并等待master产生新的事件。I/O线程将这些事件写入中继日志。

SQL slave thread处理该过程的最后一步。SQL线程从中继日志读取事件，更新slave的数据，使其与master中的数据一致。只要该线程与I/O线程保持一致，中继日志通常会位于OS的缓存中，所以中继日志的开销很小。

此外，在master中也有一个工作线程：和其它MySQL的连接一样，slave在master中打开一个连接也会使得master开始一个线程。

利用主从在达到高可用的同时，也可以通过读写分离提供吞吐量。

思考：读写分离对事务是否有影响？

对于写操作包括开启事务和提交或回滚要在一台机器上执行，分散到多台master执行后数据库原生的单机事务就失效了。

对于事务中同时包含读写操作，与事务隔离级别设置有关，如果事务隔离级别为read-uncommitted 或者 read-committed，读写分离没影响，如果隔离级别为repeatable-read、serializable，读写分离就有影响，因为在slave上会看到新数据，而正在事务中的master看不到新数据。

2）分库分表（sharding）

分库分表前的问题

任何问题都是太大或者太小的问题，我们这里面对的数据量太大的问题。

• 用户请求量太大

  因为单服务器TPS，内存，IO都是有限的。 解决方法：分散请求到多个服务器上； 其实用户请求和执行一个sql查询是本质是一样的，都是请求一个资源，只是用户请求还会经过网关，路由，http服务器等。

• 单库太大

  单个数据库处理能力有限；单库所在服务器上磁盘空间不足；单库上操作的IO瓶颈 解决方法：切分成更多更小的库

• 单表太大

  CRUD都成问题；索引膨胀，查询超时 解决方法：切分成多个数据集更小的表。

分库分表的方式方法

一般就是垂直切分和水平切分，这是一种结果集描述的切分方式，是物理空间上的切分。 我们从面临的问题，开始解决，阐述： 首先是用户请求量太大，我们就堆机器搞定（这不是本文重点）。

然后是单个库太大，这时我们要看是因为表多而导致数据多，还是因为单张表里面的数据多。 如果是因为表多而数据多，使用垂直切分，根据业务切分成不同的库。

如果是因为单张表的数据量太大，这时要用水平切分，即把表的数据按某种规则切分成多张表，甚至多个库上的多张表。 分库分表的顺序应该是先垂直分，后水平分。 因为垂直分更简单，更符合我们处理现实世界问题的方式。

垂直拆分

1. 垂直分表

   也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对那种几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。

2. 垂直分库

   垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Producet一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。

   数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

水平拆分

1. 水平分表

   针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。

2. 水平分库分表

   将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

3. 水平分库分表切分规则

4. 1. RANGE

      从0到10000一个表，10001到20000一个表；

   2. HASH取模 离散化

      一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

   3. 地理区域

      比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。

   4. 时间

      按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。

分库分表后面临的问题

• 事务支持

  分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

• 多库结果集合并（group by，order by）

• 跨库join

  分库分表后表之间的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表， 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。 粗略的解决方法： 全局表：基础数据，所有库都拷贝一份。 字段冗余：这样有些字段就不用join去查询了。 系统层组装：分别查询出所有，然后组装起来，较复杂。