数据库水平扩展技术及其应用(数据库层的水平扩展)

随着信息技术的飞速发展，现代企业对数据存储和处理需求的增长非常迅猛。对于企业来说，拥有稳定高效的数据库系统并能够满足各种需求是非常重要的。然而，随着数据量的增长，单台服务器的计算和存储能力不再满足企业需求，因此需要对数据库进行水平扩展。

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什么是数据库水平扩展？

数据库垂直扩展是通过增加硬件资源（CPU、内存、存储等）来提升数据库的性能。而数据库水平扩展则是通过增加服务器数量来提升数据库负载能力，从而达到更高的并发数和更大的数据存储。在水平扩展中，数据集被分割成多个分片，每个分片在独立的服务器或节点上运行，分片间相互独立，它们之间通过网络进行通信。

数据库水平扩展技术

1.分片技术

分片是数据库水平扩展的核心技术，是将数据按照一定规则分配到多个服务器上，以达到将数据存储在多台计算机上并由多个计算机处理的目的。数据分片可以基于如下几个方面进行划分：

– 基于范围划分：按照数据的某个字段（如时间、ID值等）范围进行划分。

– 基于数据划分：将数据集拆分为若干个逻辑部分，每个逻辑部分被独立的存储在不同的节点上。

– 基于哈希划分：将数据集中每个元素进行哈希运算，并根据哈希值选择对应的节点存储。

2.数据复制

在数据分片的基础上，需要对数据进行复制。数据复制是为了提高数据可靠性，增强系统的可用性和可伸缩性。一般情况下，数据复制可以采用主备模式或多备模式。

– 主备模式：只有一个节点（主节点）允许写，其他节点（备节点）仅允许读取数据。如果主节点故障，则从其中选择一台备节点继续提供服务，保障了应用的高可用性。

– 多备模式：每个分片在不同的物理节点上有多个副本。有多个节点和多个副本之后，每个节点可以读取或者写入自己拥有的数据，即使一个或者多个节点故障，系统仍然可以正常工作。

3.负载均衡技术

在进行水平扩展后，如果不考虑负载均衡技术，就会存在某个节点负载过高，而其他节点负载过低的问题，导致性能无法充分发挥。负载均衡技术可以按照一定规则将请求分配到不同的节点上，保持每个节点的负载均衡，并优化整个系统的性能。

负载均衡技术一般有三种：

– 服务器硬件负载均衡：采用硬件设备来将请求转发到集群中的各个节点，提高了性能，但成本昂贵。

– 服务器软件负载均衡：采用软件技术将请求转发到集群中的各个节点，相对硬件负载均衡成本较低。

– DNS负载均衡：利用DNS服务器来将请求转发到不同的节点，成本较低，但无法完成健康检查和动态调度，没有软、硬负载均衡那么高效。

数据库水平扩展的应用

1.电商行业

对于电商行业而言，订单处理、商品信息的存储与管理都需要处理海量数据，对系统性能和稳定性具有高要求。电商企业通过数据库水平扩展，将访问量过大的订单存储到多台数据库服务器上。每个服务器上都有订单分片，通过分布式事务来确保各分片的数据一致性，提高了系统的性能和可用性。

2.金融行业

金融行业的数据库庞大，而且需要高速响应和实时存取。水平扩展技术提供了高可用性和低延迟等关键特性，符合金融行业的需求。同时，金融行业对数据安全有很高的要求，在数据复制方面选择多备模式，确保数据的可靠性和业务的高可用性。

3.物联网

物联网产生的海量数据需要在短时间内采集，存储和处理，这就对物联网服务商提出了高的性能要求。采用水平扩展技术，物联网服务商可以将数据分散到多台服务器上，并通过负载均衡技术实现调度，提高物联网平台的并发处理效率。

结论

随着数据爆炸性增长和数据管理的复杂性，单机数据库已不能满足企业日益增长的需求。数据库水平扩展技术能够提高数据处理效率和整体系统的可用性，同时可以应用于各行各业，为行业提供了高性能、高可用的数据存储方案。未来，数据库水平扩展技术将继续应用于各个领域，为各行各业提供更好的数据处理和存储方案。

相关问题拓展阅读：

• 数据库有哪些类型?
• 数据库的问题：关系型数据库与非关系型数据库的区别，和各自的发展前景

数据库有哪些类型?

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与

非关系型数据库

。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电链蔽脊子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料

：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的

主键

和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有

耦合性

，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、并册可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资棚渗料来源：

百度百科-数据库

数据库通常分为：

层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。

而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

数据库有类型之分，是根据数据模型划分的。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网壮模型和关系模型。

一、层次模型：

层次模型是用树结构表示记录类型及其联系的。

树结构的渣搜昌基本特点是：

、有且仅有一个结点无父结点；

、其它结点有且有一个父结点。

在层次模型中，树的结点是漏盯记录型。上一层记录型和下一层记录型的联系是1:n的。

层次模型就象下面我们给出的一棵倒立的树。

注意：在层次式数据库中查找记录，必须指定存取路径。这种关系模型不支持m:n联系。

二、网状模型：

网状模型中结点间的联系不受层次限制，可以任意发生联系，所以她的结构是结点的连通图。

网状模型结构的特点是：

、有一个以上结点无父结点；

、至少有一个结点有多于一个父结点。

注意：虽然网状模型能反映各种复杂的关系，但网状模型在具体实现上，只支持1:n联系，对

于m:n联系可将其转化为1:n联系。

三、关系模型：

关系模型的本质就是用若干个二维表来表示实体及其联系。

关系是通过关系名和属性名定义的。一个关系可形式化表示为：

R(A1，A2，A3，…，Ai，…)

其中：R为关系名，Ai为关系的属性名。

目前常用的如扒数据库管理系统有：

ACCESS、SQL Server、 Oracle、MySQL、FoxPro和Sybase等。

ACCESS 是美国Microsoft公司于1994年推出的微机数据库管理系统.它具有界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活等特点,是典型的新一代桌面数据库管理系统。

Oracle公司是全球更大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood shore。Oracle提供的完整的电子商务产品和服务包括： 用于建立和交付基于Web的Internet平台； 综合、全面的具有Internet能力的商业应用； 强大的专业服务，帮助用户实施电子商务战略，以及设计、定制和实施各种电子商务解决方案…

SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI(美国国家标准协会)的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的是关系型数据库管理系统。

内容来源网络，仅供参考！

数悄棚辩据库通常分为：

层次式数据库；

网和芦络启缺式数据库；

关系式数据库三种类型。

根据存储模型划分，数据尘烂御库类型主要可分为:

网状数据库(Network Database)、

关系数据库(Relational Database)、

树状数据库(Hierarchical Database)、

面向对象数据库(Object-oriented Database)等。

商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、派岩Sybase、MS SQL Server、历铅Informax、MySQL等。

数据库的问题：关系型数据库与非关系型数据库的区别，和各自的发展前景

关系型数据库与非关系型数据库的区别

非关系型数据库的优势：

1. 性能

NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2. 可扩展性

同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1. 复杂查询

可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2. 事简掘谈务支持

使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

对于这两类数散烂据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。

但是近年来这两拦碰种数据库都在向着另外一个方向进化。例如：

NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能的雏形，比如Couchbase的index以及MONGO的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。

SQL数据库也开始慢慢进化，比如HandlerSocker技术的实现，可以在MYSQL上实现对于SQL层的穿透，用NOSQL的方式访问数据库，性能可以上可以达到甚至超越NOSQL数据库。可扩展性上例如Percona Server，可以实现无中心化的集群。

虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势，比如Couchbase上的index的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以怎样构建系统的短期和长期存储策略，用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。

关于数据库层的水平扩展的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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