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Mycat分表分库原则讲解

程序员文章站 2022-08-12 21:22:06
分表分库虽然能解决大表对数据库系统的压力,但它并不是万能的,也有一些不利之处,因此首要问题是,分不分库,分哪些库,什么规则分,分多少分片。 原则一:能不分就不分,1000万以内的...

分表分库虽然能解决大表对数据库系统的压力,但它并不是万能的,也有一些不利之处,因此首要问题是,分不分库,分哪些库,什么规则分,分多少分片。

原则一:能不分就不分,1000万以内的表,不建议分片,通过合适的索引,读写分离等方式,可以很好的解决性能问题。

原则二:分片数量尽量少,分片尽量均匀分布在多个DataHost上,因为一个查询SQL跨分片越多,则总体性能越差,虽然要好于所有数据在一个分片的结果,只在必要的时候进行扩容,增加分片数量。

原则三:分片规则需要慎重选择,分片规则的选择,需要考虑数据的增长模式,数据的访问模式,分片关联性问题,以及分片扩容问题,最近的分片策略为范围分片,枚举分片,一致性Hash分片,这几种分片都有利于扩容

原则四:尽量不要在一个事务中的SQL跨越多个分片,分布式事务一直是个不好处理的问题

原则五:查询条件尽量优化,尽量避免Select * 的方式,大量数据结果集下,会消耗大量带宽和CPU资源,查询尽量避免返回大量结果集,并且尽量为频繁使用的查询语句建立索引。

如果某个表的数据有明显的时间特征,比如订单、交易记录等,则他们通常比较合适用时间范围分片,因为具有时效性的数据,我们往往关注其近期的数据,查询条件中往往带有时间字段进行过滤,比较好的方案是,当前活跃的数据,采用跨度比较短的时间段进行分片,而历史性的数据,则采用比较长的跨度存储。

总体上来说,分片的选择是取决于最频繁的查询SQL的条件,因为不带任何Where语句的查询SQL,会便利所有的分片,性能相对最差,因此这种SQL越多,对系统的影响越大,所以我们要尽量避免这种SQL的产生。 <