數據庫的分庫分表需要注意什么

這篇文章主要講解了“數據庫的分庫分表需要注意什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“數據庫的分庫分表需要注意什么”吧！

切入層次

以下，范圍界定在JAVA和MySQL中。我們首先來看一下分庫分表切入的層次。

① 編碼層

在同一個項目中創建多個數據源，采用if else的方式，直接根據條件在代碼中路由。Spring中有動態切換數據源的抽象類，具體參見

AbstractRoutingDataSource。

如果項目不是很龐大，使用這種方式能夠快速的進行分庫。但缺點也是顯而易見的，需要編寫大量的代碼，照顧到每個分支。當涉及跨庫查詢、聚合，需要循環計算結果并合并的場景，工作量巨大。

如果項目裂變，此類代碼大多不能共用，大多通過拷貝共享。長此以往，碼將不碼。

② 框架層

這種情況適合公司ORM框架統一的情況，但在很多情況下不太現實。主要是修改或增強現有ORM框架的功能，在SQL中增加一些自定義原語或者hint來實現。

通過實現一些攔截器(比如Mybatis的Interceptor接口)，增加一些自定義解析來控制數據的流向，效果雖然較好，但會改變一些現有的編程經驗。

很多情況要修改框架源碼，不推薦。

③ 驅動層

基于在編碼層和框架層切入的各種缺點，真正的數據庫中間件起碼要從驅動層開始。什么意思呢?其實就是重新編寫了一個JDBC的驅動，在內存中維護一個路由列表，然后將請求轉發到真正的數據庫連接中。

像TDDL、ShardingJDBC等，都是在此層切入。

包括Mysql Connector/J的Failover協議

(具體指“load balancing”、“replication”、“farbic”等)，

也是直接在驅動上進行修改。

請求流向一般是這樣的：

④ 代理層

代理層的數據庫中間件，將自己偽裝成一個數據庫，接受業務端的鏈接。然后負載業務端的請求，解析或者轉發到真正的數據庫中。

像MySQL Router、MyCat等，都是在此層切入。

請求流向一般是這樣的：

⑤ 實現層

SQL特殊版本支持，如Mysql cluster本身就支持各種特性，mariadb galera  cluster支持對等雙主，Greenplum支持分片等。

需要換存儲，一般是解決方案，就不在討論之列了。

技術最終都會趨于一致，選擇任何一種、都是可行的。但最終選型，受開發人員熟悉度、社區活躍度、公司切合度、官方維護度、擴展性，以及公司現有的數據庫產品等多方位因素影響。選擇或開發一款合適的，小伙伴們會幸福很多。

驅動層和代理層對比

通過以上層次描述，很明顯，我們選擇或開發中間件，就集中在驅動層和代理層。在這兩層，能夠對數據庫連接和路由進行更強的控制和更細致的管理。但它們的區別也是明顯的。

驅動層特點

僅支持JAVA，支持豐富的DB

驅動層中間件僅支持Java一種開發語言，但支持所有后端關系型數據庫。如果你的開發語言固定，后端數據源類型豐富，推薦使用此方案。

占用較多的數據庫連接

驅動層中間件要維護很多數據庫連接。比如一個分了10個 庫  的表，每個java中的Connection要維護10個數據庫連接。如果項目過多，則會出現連接爆炸(我們算一下，如果每個項目6個實例，連接池中minIdle等于5，3個項目的連接總數是  10*6*5*3 = 900個)。像Postgres這種每個連接對應一個進程的數據庫，壓力會很大。

數據聚合在業務實例執行

數據聚合，比如count sum等，是通過多次查詢，然后在業務實例的內存中進行聚合。

路由表存在于業務方實例內存中，通過輪詢或者被動通知的途徑更新路由表即可。

集中式管理

所有集群的配置管理都集中在一個地方，運維負擔小，DBA即可完成相關操作。

典型實現

代理層特點

異構支持，DB支持有限

代理層中間件正好相反。僅支持一種后端關系型數據庫，但支持多種開發語言。如果你的系統是異構的，并且都有同樣的SLA要求，則推薦使用此方案。

運維負擔大

代理層需要維護數據庫連接數量有限(MySQL  Router那種粘性連接除外)。但作為一個獨立的服務，既要考慮單獨部署，又要考慮高可用，會增加很多額外節點，更別提用了影子節點的公司了。

另外，代理層是請求唯一的入口，穩定性要求極高，一旦有高耗內存的聚合查詢把節點搞崩潰了，都是災難性的事故。

典型實現

共同點

篇幅有限，不做過多討論。訪問各中間件宣傳頁面，能夠看到長長的Feature列表，也就是白名單;也能看到長長的限制列表，也就是黑名單。限定了你怎么玩，在增強了分布式能力后，分庫分表本身就是一個閹割的數據庫。

使用限制

確保數據均衡 拆分數據庫的數據盡量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻

不用深分頁 不帶切分鍵的深分頁，會取出所有庫所取頁數之前的所有數據在內存排序計算。容易造成內存溢出。

減少子查詢 子查詢會造成SQL解析紊亂，解析錯誤的情況，盡量減少SQL的子查詢。

事務最小原則 盡量縮小單機事務涉及的庫范圍，即盡可能減少夸庫操作，將同類操作的庫/表分在一起

數據均衡原則 拆分數據庫的數據盡量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻

特殊函數 distinct、having、union、in、or等，一般不被支持。或者被支持，使用之后會增加風險，需要改造。

產品

建議聚焦在MyCat和ShardingJDBC上。另外，還有大量其他的中間件，不熟悉建議不要妄動。

數據庫中間件不好維護，你會發現大量半死不活的項目。

以下列表，排名不分先后，有幾個是只有HA功能，沒有拆分功能的：

Atlas、Kingshard、DBProxy、mysql router、MaxScale、58 Oceanus、ArkProxy、Ctrip  DAL、Tsharding、Youtube  vitess、網易DDB、Heisenberg、proxysql、Mango、DDAL、Datahekr、MTAtlas、MTDDL、Zebra、Cobar、Cobar

汗、幾乎每個大廠都有自己的數據庫中間件(還發現了幾個喜歡拿開源組件加公司前綴作為產品的)，只不過不給咱用罷了。

流程解決方案

無論是采用哪個層面切入進行分庫分表，都面臨以下工作過程。

信息收集

統計影響的業務和項目

項目范圍越大，分庫難度越高。有時候，一句復雜的SQL能夠涉及四五個業務方，這種SQL都是需要重點關注的。

確定分庫分表的規模，是只分其中的幾張表，還是全部涉及。分的越多，工作量越大，幾乎是線性的。

還有一些項目是牽一發動全身的。舉個例子，下面這個過程，影響的鏈路就不僅是分庫這么簡單了。

確定參與人員

除了分庫分表組件的技術支持人員，最應該參與的是對系統、對現有代碼最熟悉的幾個人。只有他們能夠確定哪些SQL該廢棄掉、SQL的影響面等。

確定分庫分表策略

確定分庫分表的維度和切分鍵。切分鍵(就是路由數據的column)一旦確定，是不允許修改的，所以在前期架構設計上，應該首先將其確立下來，才能進行后續的工作;數據維度多意味著有不同的切分鍵，達到不同條件查詢的效果。這涉及到數據的冗余(多寫、數據同步)，會更加復雜。

前期準備

數據規整

庫表結構不滿足需求，需要提前規整。比如，切分鍵的字段名稱不同或者類型各異。在實施分庫分表策略時，這些個性會造成策略過大不好維護。

掃描所有SQL

將項目中所有的SQL掃描出來，逐個判斷是否能夠按照切分鍵正常運行。

在判斷過程中肯定會有大量不合規的SQL，則都需要給出改造方案，這是主要的工作量之一。

驗證工具支持

直接在原有項目上進行改動和驗證是可行的，但會遇到諸多問題，主要是效率太低。我傾向于首先設計一些驗證工具，輸入要驗證的SQL或者列表，然后打印路由信息和結果進行判斷。

技術準備

建議以下提到的各個點，都找一個例子體驗一下，然后根據自己的團隊預估難度。

以下：

中間件所有不支持的SQL類型

整理容易造成崩潰的注意事項

不支持的SQL給出處理方式

考慮一個通用的主鍵生成器

考慮沒有切分鍵的SQL如何處理

考慮定時任務等掃全庫的如何進行遍歷

考慮跨庫跨表查詢如何改造

準備一些工具集

實施階段

數據遷移

分庫分表會重新影響數據的分布，無論是全量還是增量，都會涉及到數據遷移，所以Databus是必要的。

一種理想的狀態是所有的增刪改都是消息，可以通過訂閱MQ進行雙寫。

但一般情況下，仍然需要去模擬這個狀態，比如使用Canal組件。

怎么保證數據安全的切換，我們分其他章節進行討論。

充足的測試

分庫分表必須經過充足的測試，每一句SQL都要經過嚴格的驗證。如果有單元測試或者自動化測試工具，完全的覆蓋是必要的。一旦有數據進行了錯誤的路由，尤其是增刪改，將會創造大量的麻煩。

在測試階段，將驗證過程輸出到單獨的日志文件，充足測試后review日志文件是否有錯誤的數據流向。

SQL復驗

強烈建議統一進行一次SQL復驗。主要是根據功能描述，確定SQL的正確性，也就是通常說的review。

演練

在非線上環境多次對方案進行演練，確保萬無一失。

制定新的SQL規范

分庫分表以后，項目中的SQL就加了枷鎖，不能夠隨意書寫了。很多平常支持的操作，在拆分環境下就可能運行不了了。所以在上線前，涉及的SQL都應該有一個確認過程，即使已經經過了充足的測試。

感謝各位的閱讀，以上就是“數據庫的分庫分表需要注意什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對數據庫的分庫分表需要注意什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！