万紫网络数据库大型应用解决方案总结

3，优弱点

（1）数据的实时性差：数据不是实时同步到自读服务器上的，当数据写入主服务器后，要在下次同步后才气查询到。

（2）数据量大时同步效率差：单表数据量过大时插入和更新因索引，磁盘IO等问题，性能会变的很差。

（3）同时毗连多个（至少两个）数据库：至少要毗连到两个数据数据库，现实的读写操作是在程序代码中完成的，容易引起杂乱

（4）读具有高性能高可靠性和可伸缩：只读服务器，由于没有写操作，会大大减轻磁盘IO等性能问题，大大提高效率；只读服务器可以接纳负载平衡，主数据库公布到多个只读服务器上实现读操作的可伸缩性。

三、数据库拆分（漫衍式）

通过某种特定的条件，将存放在统一个数据库中的数据疏散存放到多个数据库上，实现漫衍存储，通过路由规则路由会见特定的数据库，这样一来每次会见面临的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机械的负载压力。

垂直（纵向）拆分：是指按功效模块拆分，好比分为订单库、商品库、用户库…这种方式多个数据库之间的表结构差别。

水平（横向）拆分：将统一个表的数据举行分块生存到差别的数据库中，这些

1，实现原理：使用垂直拆分，主要要看应用类型是否合适这种拆分方式，如系统可以分为，订单系统，商品治理系统，用户治理系统营业系统比力明的，垂直拆分能很好的起到疏散数据库压力的作用。营业模块不明晰，耦合（表关联）度比力高的系统不适合使用这种拆分方式。可是垂直拆分方式并不能彻底解决所有压力问题，例若有一个5000w的订单表，操作起来订单库的压力仍然很大，如我们需要在这个表中增添（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建设索引，5000w行数据建设索引的系统开销照旧不容忽视的，反过来，如果我们将这个表分成100个table呢，从table_001一直到table_100，5000w行数据平均下来，每个子内外边就只有50万行数据，这时间我们向一张只有50w行数据的table中insert数据后建设索引的时间就会呈数目级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量，这种拆分就是横向拆分

2，实现要领：垂直拆分，拆分方式实现起来比力简朴，凭据表名会见差别的数据库就可以了。横向拆分的规则许多，这里总结前人的几点，

（1）顺序拆分：如可以按订单的日前按年份才分，2003年的放在db1中，2004年的db2,以此类推。固然也可以按主键尺度拆分。

优点：可部门迁徙

弱点：数据漫衍不均，可能2003年的订单有100W，2008年的有500W。

（2）hash取模分：对user_id举行hash（或者若是user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可），然后用一个特定的数字，好比应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值举行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：效果为1的时间对应DB1；效果为2的时间对应DB2；效果为3的时间对应DB3；效果为0的时间对应DB4，这样一来就很是匀称的将数据分配到4个DB中。

优点：数据漫衍匀称

弱点：数据迁徙的时间贫苦；不能根据机械性能分摊数据。

（3）在认证库中生存数据库设置

就是建设一个DB，这个DB单独生存user_id到DB的映射关系，每次会见数据库的时间都要先查询一次这个数据库，以获得详细的DB信息，然后才气举行我们需要的查询操作。

优点：天真性强，一对一关系

弱点：每次查询之前都要多一次查询，会造成一定的性能损失

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