数据库系列(二)数据库瓶颈

数据库瓶颈,数据量的增加,并发的增加:

  1、加强硬件,换商业化软件====》花钱解决

  2、架构设计上来解决,让数据库最少的做事,放弃触发器、外键、存储过程、函数

数据库复杂均衡

 

 

 多要数据库完成一台的事,数据库要保证一致性的

负载均衡:

  利用多台服务器的读写能力,但是数据同步和访问分配交给第三方软件

Moebius:

  读的压力分配到不同的服务器,写其实是多态服务器都得完成,对外只有一个IP,使用者是不知道细节的。

读写分离

  二八原则:数据库中80%操作都是读,只有20%是写。

  实现原理:就是把读和写的压力分开,降低IO压力;一主多从,主库写从库读;数据同步的问题,从主库到从库(肯定是有延迟的,网速没问题,两三秒吧)

  1、数据库里面列别的数据库?link到主要+定时的job,是不是就可以了?【效率低】

  2、日志传送,SQLserver2005,备份----复制----复制,这种方式简单,但是有局限性(局域网,只能文件夹共享)

 

 

   3、镜像,snapshot:内存拍照;主库,对外提供服务;从库,通过快照回复,数据跟主课一直;监控转移,负责检查状况,有问题切到从库

  4、数据复制(发布/订阅)

 

 

   主库---发布到服务器---从库;延迟小,配置方便,但是需要程序配合。发布订阅后,从数据库是可以水平卓展的,查询就不是大问题。业务量进一步增加,写库还是抗不住===》分库/分区/分表

分库/分表/分区(最考验设计和开发)

  多台服务器

  分库:

    1、系统里面有订单/物流/仓储/论坛/博客/客服

      垂直分库,按照业务拆分库,不同的库不同的服务器

    2、订单增删改查特别大

      水平分库,每个库结构一致,数据不一致(地域/时间/类别/随机算法)

  分表  

    垂直分表:

      1、文章表,10个常规字段,还有一个很长很长的内容字段

        垂直分表,直接减小表的体积,提升增删改查的效率

      2、单表数据量太大(订单表/商品表)

        水平分表(地域/时间/类别/随机算法)

  分完之后,数据的查询怎么办呢?

    拆分的时候要根据产品特点来

      房产-----按照城市拆分

      订单/流水-----按时间拆分

      追求平均----随机算法

      抛砖引玉,自己要根据业务特点来拆分,考虑业务,拆分的维度,最好不要再被聚合查询,但是又无法完全避免业务操作。

    1、跨库垮表join---很不推荐

    2、汇总表,定时任务定时作业====》专门应该特殊要求

    3、特殊要求,就是为难你,同步一个报表库(总库),专门满足需求,性能肯定低

    4、向业务妥协

  表分区:就是水平分表的意思,也可以垂直分(用的少)

posted @   明志德道  阅读(488)  评论(0编辑  收藏  举报
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