分表查询让数据库更高效:解析数据库分表的好处
在互联网技术的飞速发展下,我们已经迎来了一个数字化时代。伴随着互联网大数据量的不断增长,数据库的重要性也越来越凸显出来,成为了我们与互联网交互的基础。
尤其在大型数据集中的数据库应用中,为了提高数据的查询速度和性能,进行数据库分表已经成为了一个普遍采用的方法。
那么,数据表分割有哪些好处呢?本文将为您详细介绍数据库分表的好处,以帮助您更好地掌握和运用这一技术。
一、分表减轻了查询压力
数据表分割就是将一个大型的数据表分为多个小的数据表。相比于一张巨大的数据表,多个小的数据表在进行数据查询时,能够更方便地进行分块查询。这样一来,查询的时间和消耗的资源就自然而然地降低了,查询的速度就会变得更快。
举个例子,我们假设有一张数据表,里面存储了几十万或者上百万的数据。如果全部数据一次性查询,那么查询效率势必会很慢,会消耗大量的时间和服务器资源。但如果采用数据表分割,将数据表分成若干个小表,例如根据数据的创建时间或者数据的类型来分割,那么查询的速度就会大大提高。
二、有助于提高可用性
数据库分表也可以极大地提高数据库的可用性。如果一张大型的数据表出现故障,那么整个数据库都会受到影响,这会极大地损害数据库的可用性和可靠性。
而数据表分割,就可以有效避免这种问题的发生。当某一张表受到了影响时,只需要暂停该表的使用,其他表不受影响,整个数据库的可用性和可靠性就得到了保障。
三、可以获得更好的性能
数据库分表可以使得数据库处理更快,因为分割后的数据表会分别存储于不同的磁盘中,数据的读写操作也会变得更加快速。这种方式可以带来极大的性能提升,而且可以有效地减小对服务器的压力,提高了服务器的负载能力。
此外,在实际项目中,我们也可能需要对某些表进行特定的优化。如果采用数据表分割,就可以将分割出来的小表分别进行优化,从而提高整个应用的性能。
四、可以更加灵活地处理数据
如果整张数据表过于庞大,就会存在大量的冗余数据,这些数据占用的存储空间很大,而且可能很多没有被使用。而如果将数据表隔离成各个小表,可以减少这些冗余数据。
此外,数据表分割还能使得数据的管理更加灵活,便于接口的管理、权限的设置等等。例如,在一个电商网站中,如果需要查询所有已经付款的订单,如果订单表过大,查询效率也会比较低。而如果将订单表根据支付状态分割成两个小表,一个是已经付款,一个是未付款,那么在查询已经付款的订单时,只需要查询已经付款的小表,这样无疑会让查询速度更快。
数据库分表是一种非常重要的技术,通过合理的数据表分割策略,我们可以让数据库性能更出色、查询速度更快,并且可以提高数据库的可用性和可靠性,是非常有益且重要的数据库管理手段。
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一、分库分表的必要性
分库分表技术的使用,主要是数据库产生了瓶颈,如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响,不得已而产生的技术。
通过分库分表技术来解决此类问题,但正因为使用此技术,会产生ACID一系列的问题,各类中间件解决此类问题各有各的优势。
提示:如场景无必要,千万不要薯圆裤使用分库分表。
二、分库分表的思路
1、垂直区分
垂直分库:从业务角度,一个库分成多个库,如把订单和用户信息分成两个库来存储。这样的好处就是可以微服务了。每块的业务单独部署,互不影响,通过接口去调用。
垂直分表:把大表分成多个小表,如热点数据和非热点数据分开,提高查询速度。
2、水平区分
水平分表:同一业务如数据量大了以后,根据一定的规则分为不同的表进行存储。
水平分库:如订单分成多个库存储,分解服务器压力。
以上一般来说,垂直分库和水平分表用的会多些。
三、分库分表的原理分析
分库分表常用的方案:Hash取模方案和range范围方案;
路由算法为最主要的算法,指得是把路由的Key按照指定的腔物算法进行存放;
1、Hash取模方案
根据取余分配到不同的表里。要根据实际情况确认模的大小。此方案由于平均分配,不存在热点问题,但数据迁移很复杂。
2、Range范围方案
range根据范围进行划分,如日期,大小。此方案不存在数据迁移,但存在热点问题。
四、分库分表的技术选型
1、技术选型
解决方案主要分为4种:MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。
(1)mysql分区技术:把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载,使用较少。
(2)NoSQL(如MongoDB):如是订单等比较重要数据,强关联关系,需约束一致性,不太适应。
(3)NewSql(具有NoSQL对海量数据的存储管理能力,还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性):如TiDB可满足需求。
(4)MySQL的分库分表:如使用mysql,此种方案为主流方式。
2、中间件
解决此类问题的中间件主要为:Proxy模式、Client模式。
(1)Proxy模式
(2)Client模式
把分库分表相关逻辑存放在客户端,一版客户端的应用会引用一个jar,然后再jar中处理SQL组合、数据库数简路由、执行结果合并等相关功能。
(3)中间件的比较
由于Client模式少了一层,运维方便,相对来说容易些。
五、分库分表的实践
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
在这里我们选用中间件share-jdbc。
1、引入maven依赖
2、spring boot规则配置
行表达式标识符可以使用${…}或$->{…},但前者与Spring本身的属性文件占位符冲突,因此在Spring环境中使用行表达式标识符建议使用$->{…}。
3、创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource,ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发,或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
数据库分表查询好处的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于数据库分表查询好处,分表查询让数据库更高效:解析数据库分表的好处。,分库分表技术及技术方案的信息别忘了在本站进行查找喔。
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