数据库中的水平拆分是什么

数据库中的水平拆分是什么?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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垂直拆分后遇到单机瓶颈,可以使用水平拆分。

相对于垂直拆分的区别是:

垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。

相对于垂直拆分,水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中 的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,主要有分表,分库两种模式。

优点有:

  • 拆分规则抽象好,join操作基本可以数据库做。

  • 不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈。

  • 应用端改造较少。

  • 提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点有:

  • 拆分规则难以抽象。

  • 分片事务一致性难以解决。

  • 数据多次扩展难度跟维护量极大。

  • 跨库join性能较差。

拆分原则

1. 尽量不拆分,架构是进化而来,不是一蹴而就。(SOA)

2. 最大可能的找到最合适的切分维度。

3. 由于数据库中间件对数据Join 实现的优劣难以把握,而且实现高性能难度极大,业务读取  尽量少使用多表Join -尽量通过数据冗余,分组避免数据垮库多表join。

4. 尽量避免分布式事务。

5. 单表拆分到数据1000万以内。

切分方案

范围、枚举、时间、取模、哈希、指定等

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