数据库分库分表存储分析思路

数据库分库分表存储分析思路 在大数据量存储时，如何解决常见问题和实施合理的解决方案是非常重要的。数据库分库分表存储是解决大数据量存储的有效方法之一，但是它也存在一些问题，例如join操作问题、事务问题、成本问题等。为了解决这些问题，需要选择合适的分库或分表方法。 分库 分库是将不同的业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务。分库可以分散存储和访问的压力，但是同时也带来了新的问题，例如： 1. join 操作问题：业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用 SQL 中的 join 查询。 2. 事务问题：原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事物中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，无法通过事务统一修改。 3. 成本问题：业务分库同时也带来了成本的代价，本来 1 台服务器搞定的事情，现在需要 3 台，如果考虑备份，那就是 2 台变成了 6 台。 分表 分表是将单表数据拆分到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务。分表可以有效的分散存储压力和带来性能提升，但是和分库一样，也会引入各种复杂性，例如： 1. 垂直分表：垂直分表适合将表中某些不常用而且占了大量空间的列拆分出去，垂直分表的引入的复杂性主要体现在表操作的数量会增加。 2. 水平分表：水平分表适合表行数特别大的表，如果单表行数超过 5000 万就必须进行分表，这个数字可以作为参考，但并不是绝对的标准，关键还是要看表的访问性能。 路由算法 在水平分表中，需要使用路由算法来确定某条数据具体属于哪个切分后的表。常见的路由算法有： 1. 范围路由：选择有序的数据列作为路由条件，不同分段分散到不同的数据库表中。 2. Hash 路由算法：选择某个列（或者某几个列组合）进行 Hash 运算，然后根据 Hash 结果分散到不同的数据库表中。 3. 配置路由：配置路由就是路由表，用一张独立的表来记录路由信息。 结论 数据库分库分表存储是解决大数据量存储的有效方法之一，但是需要选择合适的分库或分表方法，考虑到join操作、事务、成本等问题，并选择合适的路由算法来确定某条数据具体属于哪个切分后的表。