大发快乐8_大发快乐8官网

分库分表技术演进&最佳实践

时间:2019-12-26 10:45:49 出处:大发快乐8_大发快乐8官网

分区表是由多个相关的底层表实现,哪几种底层表也是由句柄对象表示,不要 亲戚朋友不还都可否 不还都可否 不还都可否 了直接访问各个分区,存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有的底层表都不还都可否 使用相同的存储引擎),分区表的索引就说 在各个底层表上人及再加另一个 多相同的索引,从存储引擎的淬硬层 来看,底层表和另一个 多普通表能不还都可否 了任何不同,存储引擎也无须知道这是另一个 多普通表还是另一个 多分区表的一每种。

这里列举分库分表的几种主要处理思路:

最近几年es更火爆:

用户表几次核心字段一般如下:

CLIENT模式代表有阿里的TDDL,开源社区的sharding-jdbc(sharding-jdbc的3.x版本即sharding-sphere将会支持了proxy模式)。架构如下:

这里还有或多或少不还都可否 提及,多个sharding-column的分库分表是冗余全量还是只冗余关系索引表,不还都可否 亲戚朋友当时人权衡。

完会讨论到顶端的以MySQL为核心,分库分表+es的方案,随着数据量能不还都可否 了来,虽然分库分表能不还都可否 不还都可否 了继续成倍扩容,就说 这完会压力又落到了es这里,这种架构也会慢慢暴露出难题!

至于网上提到的或多或少或多或少缺点比如:无法使用外键,不支持全文索引。我认为这是不是算缺点,21世纪的项目将会还是使用外键和数据库的全文索引,我都懒得吐槽了!

这种完会亲戚朋友能不还都可否 不还都可否 了考虑减少es的压力,让es集群有限的资源尽将会保存条件检索时最不还都可否 的最有价值的数据,即只把将会参与条件检索的字段索引到es中,那我 整个es集群压力减少到那我 的1/5(核心表200个字段,能不还都可否 了10个字段参与条件),而200个字段的全量数据保存到HBase中,这就说 经典的es+HBase组合方案,即索引与数据存储隔离的方案。

分库分表第一步也是最重要的一步,即sharding column的选着,sharding column选着的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是不是成功。而sharding column的选着跟业务强相关,笔者认为选着sharding column的土法律法律依据最主要分析你的API流量,优先考虑流量大的API,将流量比较大的API对应的SQL提取出来,将哪几种SQL同去的条件作为sharding column。类似于 一般的OLTP系统是不是对用户提供服务,哪几种API对应的SQL是不是条件用户ID,能不还都可否 了,用户ID就说 非常好的sharding column。

与账户表相关的API,一般条件是不是account_no,不要 以account_no作为sharding-column即可。

以阿里订单系统为例(参考《企业IT架构转型之道:阿里巴巴中台战略思想与架构实现》),它选着了另一个 多column作为另一个 多独立的sharding column,即:order_id,user_id,merchant_code。user_id和merchant_code就说 买家ID和卖家ID,将会阿里的订单系统中买家和卖家的查询流量都比较大,就说 查询对实时性要求都很高。而根据order_id进行分库分表,应该是根据order_id的查询也比较多。

冗余关系索引表的情况报告如下--只另一个 多多sharding column的分库分表的数据是全量的,或多或少分库分表就说 与这种sharding column的关系表,那我 做的优点是节省空间,缺点是除了第另一个 多sharding column的查询,或多或少sharding column的查询都不还都可否 二次查询,这三张表的关系如下图所示(深紫色 字段就说 sharding column):

sharding column分库分表 + es;

交易流水表

以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天是不是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,哪几种海量数据远是不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表能不还都可否 不还都可否 了存储10亿级数据,就说 这完会性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳情况报告,将会这时它的BTREE索引树高在3~5之间。

它们之间的交互要花费是那我 的:先根据用户输入的条件去es查询获取符合过滤条件的rowkey值,就说 用rowkey值去HBase查询,顶端这种查询步骤的时间几乎能不还都可否 不还都可否 了忽略,将会这是HBase最擅长的场景,交互图如下所示:

用户表

最完会介绍的就说 目前互联网行业处理海量数据的通用土法律法律依据:分库分表。

一般订单表,积分明细表等不还都可否 分库分表的核心表完会有好几十列,甚至上百列(假设有200列),就说 整个表真正不还都可否 参与条件索引的将会就能不还都可否 了10个条件(假设有10列)。这完会把200个列所有字段的数据全量索引到es中,对es集群有很大的压力,顶端的es分片故障恢复也会不还都可否 很长的时间。

做了能不还都可否 了多事情后,顶端完会有不要 的工作要做,比如数据同步的一致性难题,还有运行一段时间后,或多或少表的数据量慢慢达到单表瓶颈,这完会还不还都可否 做冷数据迁移。总之,分库分表是一项非常错综复杂的系统工程。任何海量数据的处理,是不是是简单的事情,做好战斗的准备吧!

开源社区的sharding-jdbc(3.x将会更名为sharding-sphere);

总之,对于海量数据,且有一定的并发量的分库分表,绝是不是引入某另一个 多分库分表顶端件就能处理难题,就说 一项系统的工程。不还都可否 分析整个表相关的业务,让要花费的顶端件做它最擅长的事情。类似于 有sharding column的查询走分库分表,或多或少模糊查询,将会多个不固定条件筛选着走es,海量存储则交给HBase。

备注:sharding-jdbc的作者张亮大神那我 在当当,现在在京东金融。就说 sharding-jdbc的版权属于开源社区,是不是公司的,不要 是张亮当时人的!

只选着另一个 多sharding column进行分库分表 ;

这里不还都可否 提前说明的是,solr+HBase结合的方案在社区中经常出现的频率将会更高,本篇文章为了保持一致性,所有全文索引方案选型是不是es。至于es+HBase和solr+HBase孰优孰劣,将会说es和solr孰优孰劣,是不是本文不还都可否 讨论的范畴,事实上不还都可否 不还都可否 了不要 讨论的意义。es和solr本就说 另一个 多非常优秀且旗鼓相当的顶端件。

PROXY模式;

数据是不是海量(分区数有限,存储能力是不是限);

分区;

PROXY模式代表有阿里的cobar,民间组织的MyCAT。架构如下:

并发能力要求不高;

就说 能不还都可否 了多的分库分表顶端件完整能不还都可否 不还都可否 了归结为两大类型:

总结:选着冗余全量表还是索引关系表,这是三种架构上的trade off,两者的优缺点明显,阿里的订单表是冗余全量表。

阿里云上的云数据库HBase版也是借助solr实现全文索引。

冗余全量的情况报告如下--每个sharding列对应的表的数据是不是全量的,那我 做的优点是我不要 还都可否 二次查询,性能更好,缺点是比较浪费存储空间(深紫色 字段就说 sharding-column):

美团的zebra;

虽然亲戚朋友是不是采用分库分表方案来处理海量核心数据,就说 还没另一个 多多一统江湖的顶端件,笔者这里列举或多或少有一定知名度的分库分表顶端件:

将会抛开选型过程中所有历史包袱,单论es+HBase和solr+HBase的优劣,很明显后者是更好的选着。solr+HBase淬硬层 集成,引入索引服务后亲戚朋友最关心,也是最重要的索引一致性难题,solr+HBase将会有了非常心智心智成熟 是什么是什么期的句子的句子的处理方案一一Lily HBase Indexer。

订单表几次核心字段一般如下:

原文发布时间为:2018-11-08

Hadoop体系下的HBase存储能力亲戚朋友都知道是海量的,就说 根据它的rowkey查询性能那叫另一个 多快如闪电。而es的多条件检索能力非常强大。这种方案把es和HBase的优点发挥的淋漓尽致,同去又规避了它们的缺点,能不还都可否 不还都可否 了说是另一个 多扬长处理的最佳实践。

首先,为哪几种不选着第三种方案NoSQL/NewSQL,我认为主就说 RDBMS有以下几次优点:

   - RDBMS生态完善;

   - RDBMS绝对稳定;

   - RDBMS的事务价值形式;

再以几张实际表为例,说明如何分库分表。

不要 ,以订单表为例,整个架构如下:

多个sharding column多个分库分表;

既然一张表无法背熟,能不还都可否 了就想土法律法律依据将数据装进 多个地方,目前比较普遍的方案有六个:

淘宝我的所有订单页面如下,筛选条件有多个,且商品标题能不还都可否 不还都可否 了模糊匹配,这即使是单表都处理不了的难题(索引满足不了这种场景),更无须说分库分表了:

就说 ,无论是CLIENT模式,还是PROXY模式。几次核心的步骤是一样的:SQL解析,重写,路由,执行,结果归并。

一般用户登录场景既能不还都可否 不还都可否 了通过mobile_no,又能不还都可否 不还都可否 了通过email,还能不还都可否 不还都可否 了通过username进行登录。就说 或多或少用户相关的API,又都含有user_id,能不还都可否 了将会不还都可否 根据这另一个 多column都进行分库分表,即另一个 多列是不是sharding-column。

维护代价:冗余全量表维护代价更大,涉及到数据变更时,多张表是不是进行修改。

民间组织的MyCAT;

这种条件查询相对于有sharding column的条件查询性能很明显会下降不要 。将会有几六个,甚至上百个分库分表,假如某个表的执行将会或多或少因素放慢,就会愿因整个SQL的执行响应放慢,这非常符合木桶理论。

每个优秀的应用守护进程员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点。

接下来,以几次常见的大表为案例,说明分库分表如何落地!

或多或少比如网易,58,京东等公司是不是自研的顶端件。总之人及为战,不还都可否 不还都可否 不还都可否 了说是百花齐放。

阿里的TDDL,DRDS和cobar,

笔者比较倾向于CLIENT模式,架构简单,性能损耗较小,运维成本低。

冗余全量表PK.冗余关系表

订单表

本文作者:阿飞的博客

顶端提到的是不是条件含有sharding column的SQL执行。就说 ,总有或多或少查询条件是不含有sharding column的,同去,亲戚朋友就说 将会为了哪几种请求量无须高的查询,无限制的冗余分库分表。能不还都可否 了哪几种条件中能不还都可否 了sharding column的SQL为什么我处理?以sharding-jdbc为例,有几次个分库分表,就要并发路由到几次个分库分表中执行,就说 对结果进行合并。具体如何合并,能不还都可否 不还都可否 了看笔者sharding-jdbc系列文章,有分析源码讲解合并原理。

NoSQL/NewSQL;

本文来自云栖社区合作协议协议伙伴“应用守护进程猿DD”,了解相关信息能不还都可否 不还都可否 了关注“应用守护进程猿DD”。

NoSQL/NewSQL作为新生儿,在亲戚朋友把可靠性当做首要考察对象时,它是无法与RDBMS相提并论的。RDBMS发展几十年,假如有软件的地方,它是不是核心存储的首选。

账户表几次核心字段一般如下:

情况报告报告具体分析:多sharding column能不还都可否 了万不得已的情况报告下最好无须使用,成本较大,顶端提到的用户表笔者就不太建议使用。将会用户表另一个 多多很大的特点就说 它的上限是肯定的,即使全球70亿人是不是你在的用户,这点数据量就说 大,不要 笔者更建议采用单sharding column + es的模式错综复杂架构。

CLIENT模式;

事实上,这种方案就说 错,它对用户屏蔽了sharding的细节,即使查询条件能不还都可否 了sharding column,它不还都可否 正常工作(就说 这完会性能一般)。不过它的缺点很明显:不要 的资源都受到单机的限制,类似于 连接数,网络吞吐等!虽然每个分区能不还都可否 不还都可否 了独立存储,就说 分区表的总入口还是另一个 多MySQL示例。从而愿因它的并发能力非常一般,远远达能不还都可否 了互联网高并发的要求!

存储成本:冗余全量表不还都可否 几倍于冗余关系表的存储成本;

最后,对几种方案总结如下(sharding column简称为sc):

图片来源于HBase技术社区-HBase应用实践专场-HBase for Solr

更有甚者,哪几种运营系统中的模糊条件查询,将会上六个条件筛选。这种情况报告下,即使单表是不是好创建索引,更无须说分库分表的情况报告下。能不还都可否 了为什么我办呢?这种完会大名鼎鼎的elasticsearch,即es就派上用场了。将分库分表所有数据全量冗余到es中,将哪几种错综复杂的查询交给es处理。

3200的Atlas;

分库分表;

移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如:

目前绝大每种公司的核心数据是不是:以RDBMS存储为主,NoSQL/NewSQL存储为辅!互联网公司又以MySQL为主,国企&银行等不差钱的企业以Oracle/DB2为主!NoSQL/NewSQL宣传的无论多牛逼,就现在各大公司对它的定位,是不是RDBMS的补充,而是不是取而代之!

下行速率 对比:冗余全量表下行速率 放慢,冗余关系表不还都可否 二次查询,即使有引入缓存,还是多一次网络开销;

亲戚朋友再看分区表方案。了解这种方案完会,先了解它的原理:

不要 ,将会使用分区表,你的业务应该具备如下另一个 多特点:

说明:只分库,将会只分表,将会分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案,将会分库,将会分表就说 三种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB,es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。

热门

热门标签