Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做?
经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章:
Sharding-JDBC:查询量大如何优化?
可是好景不长,业务发展是在太快了。数据库中的数据量猛增,由于所有表都在一个数据库中,导致服务器本地存储快满了。
从上图我们可以看的出来,由于表的数量较多,每个表的数据量也较大,但是还没到水平拆分的地步。目前遇到的问题是服务器的存储不够了,短期内还不用水平拆分,那么方案呼之欲出了:垂直拆分。
解释下什么是垂直拆分?
我们都知道,一个数据库它是由N张表构成,每个表存储的数据都不一样,都对应着各自的业务。
所谓的垂直切分其实就是分类存储,大部分都是按业务类型进行分类。相同的类型存储在相同的库上,不同的类型存储在不同的库上,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面 。
比如我们可以将用户相关的放一起,订单相关的放一起,行为日志相关的放一起,依次来推下去。
- 优点:
拆分之后业务规划清晰,数据维护简单,分担了数据集中存储的压力。
- 缺点:
缺点也很明显,多表join查询无法实现,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度等问题。
做垂直拆分其实跟读写分离是一样的,本质上还是多数据源的问题,本文中先考虑最简单的垂直拆分方式,垂直拆分+读写分离我们下篇文章进行讲解。
垂直拆分步骤
至于怎么整合Sharding-JDBC就不在讲解了,上篇文章有讲解过,直接开始和兴步骤。
假设我们拆分成了2个库,分别是ds_0和ds_1,每个库中的表不同,ds_0中放了user表,SQL脚本如下:
CREATE DATABASE `ds_0` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
CREATE TABLE `user`(
id bigint(64) not null,
city varchar(20) not null,
name varchar(20) not null,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
ds_1中放了loudong表,SQL脚本如下:
CREATE DATABASE `ds_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
CREATE TABLE `loudong` (
`id` varchar(20) NOT NULL,
`city` varchar(20) NOT NULL,
`region` varchar(20) NOT NULL,
`name` varchar(20) NOT NULL,
`ld_num` varchar(10) NOT NULL,
`unit_num` varchar(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
最核心的还是数据源的配置以及绑定:
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# ds0数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# ds1数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
# 绑定loudong表所在节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.loudong.actual-data-nodes=ds1.loudong
# 绑定user表所在节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds0.user
# 设置自增ID
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generator.column=id
# 设置自增ID算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generator.type=SNOWFLAKE
配置完之后该怎么用还是怎么用,完全不用改变一行代码。sharding-jdbc底层会对数据源进行接管。
如果我们不用sharding-jdbc的话,你同样需要配置2个数据源,这个其实差不多,最复杂的就是你在操作数据库的时候需要知道当前的操作是哪个数据源,因为每个数据源中的表都不一样,通过sharding-jdbc框架屏蔽了这些复杂的操作。
垂直拆分下的读写分离步骤
从最开始的单库多表,到读写分离,再到垂直拆分多个库。
循序渐进的为大家讲解高并发,大数据量下的数据库解决方案。并引入开源的Sharding-JDBC来实现具体的方案。
垂直拆分后进一步提升性能的方式就是垂直拆分多库的读写分离,如下图:
要实习这个功能,我们只需要在上面的基础上,为每个库增加一个从节点的配置就可以了,然后用master-slave-rules将主从数据源进行绑定,如下:
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds0slave,ds1,ds1slave
# ds0主数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# ds0从数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds0slave.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0slave.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds0slave?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds0slave.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0slave.password=123456
# ds1主数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
# ds1从数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds1slave.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1slave.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds1slave?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.ds1slave.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1slave.password=123456
# 绑定loudong表所在节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.loudong.actual-data-nodes=ds1.loudong
# 绑定user表所在节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds0.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generator.type=SNOWFLAKE
# 读写分离
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.master-data-source-name=ds0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.slave-data-source-names=ds0slave
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds1.master-data-source-name=ds1
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds1.slave-data-source-names=ds1slave
源码参考:https://github.com/yinjihuan/sharding-jdbc
觉得不错的记得关注下哦,给个Star吧!
Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做?的更多相关文章
- 数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat(转)
原文:数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat 1,关于Mycat Mycat情报 基于阿里的开源cobar ,可以用于生产系统中,目前在做如下的一些改进: 非阻塞IO的实现,相对于目 ...
- Sharding-JDBC实现垂直拆分
参考资料:猿天地 https://mp.weixin.qq.com/s/wl8h6LIQUHztVuVbjfsU3Q 作者:尹吉欢 当一个项目量增大,数据表数量增多时,就需要对数据表进行垂直拆分, ...
- 记录因Sharding Jdbc批量操作引发的一次fullGC
周五晚上告警群突然收到了一条告警消息,点开一看,应用 fullGC 了. 于是赶紧联系运维下载堆内存快照,进行分析. 内存分析 使用 MemoryAnalyzer 打开堆文件 mat 下载地址:htt ...
- mysql水平拆分与垂直拆分的详细介绍(转载http://www.cnblogs.com/nixi8/p/4524082.html)
垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的 ...
- 【mysql的设计与优化专题(4)】表的垂直拆分和水平拆分
垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的 ...
- MySQL 水平拆分与垂直拆分详解
前言:说到优化mysql,总会有这么个回答:水平拆分,垂直拆分,那么我们就来说说什么是水平拆分,垂直拆分. 一.垂直拆分 说明:一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将 ...
- MYSQL水平拆分与垂直拆分
目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度 ...
- [转]系统架构演变--集中式架构-垂直拆分-分布式服务-SOA(服务治理)-微服务
一.系统架构演变 1.1. 集中式架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本.此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键. 存在的 ...
- MySQL垂直拆分和水平拆分的优缺点和共同点总结
数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式.一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分:另外一种则是 ...
随机推荐
- Hive 时间函数总结【转】
1.日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime[, stringformat]) 返回值: string说明: 转化 ...
- Shell—详解$0、$1、$2、$#、$*、$@、$?、$$变量
预定义变量:常用来获取命令行的输入 变量 作用 $0 当前Shell脚本本身的文件名称 $1 脚本接收的第一个参数($1-$9:第1-9个命令行参数名) $2 脚本接收的第二个参数($1-$9:第1- ...
- div块水平居中,垂直居中
水平居中一个div想要水平居中于它的父div中只需要给它加css属性margin:0 auto; 即可 <!DOCTYPE html> <html> <head> ...
- Spring afterPropertiesSet方法
1.init-method方法,初始化bean的时候执行,可以针对某个具体的bean进行配置.init-method需要在applicationContext.xml配置文档中bean的定义里头写明. ...
- [译]Vulkan教程(30)深度缓存
[译]Vulkan教程(30)深度缓存 Depth buffering 深度缓存 Introduction 入门 The geometry we've worked with so far is pr ...
- C++入门到理解之文件操作(文本文件的读写+二进制文件的读写)
原文地址http://www.javayihao.top/detail/168 一:概述 1.程序在运行中产生的数据都是临时数据,程序一旦运行结束会被释放,可以通过文件相关的操作将数据持久保存. 2. ...
- maven工程指定web资源包,创建jsp文件
进入项目的project structure. 选择web. 在右侧增加web资源包路径
- idea从mapper接口跳到xml文件
- cocos2d-x 新工程的把玩
创建了cocos的工程以及初步了解了工程的结构之后,可以尝试自己改改代码了 游戏窗口的设置 首先是AppDelegate,找到AppDelegate.cpp中AppDelegate::applicat ...
- python文件夹遍历,文件操作,获取文件修改创建时间
在Python中,文件操作主要来自os模块,主要方法如下: os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件os.getcwd():获得当前工作目录os.curdir:返回当前 ...