数据库垂直水平拆分法

Question

数据库垂直拆分 水平拆分

当我们使用读写分离、缓存后，数据库的压力还是很大的时候，这就需要使用到数据库拆分了。

数据库拆分简单来说，就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。

切分模式： 垂直（纵向）拆分、水平拆分。

垂直拆分

专库专用

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面

垂直拆分的优点是：

• 可以使得行数据变小，一个数据块(Block) 就能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数（每次查询时读取的 Block 就少)
• 可以达到最大化利用 Cache 的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起
• 数据维护简单

缺点是：

• 主键出现冗余，需要管理冗余列
• 部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。
• 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平拆分）
• 事务处理复杂

水平拆分

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：

1. 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。
2. 对应用透明，应用端改造较少。
3. 按照合理拆分规则拆分，join 操作基本避免跨库。
4. 提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点：

1. 拆分规则难以抽象。
2. 分片事务一致性难以解决。
3. 数据多次扩展难度跟维护量极大。
4. 跨库 join 性能较差。

拆分的处理难点

两张方式共同缺点

1. 引入分布式事务的问题。
2. 跨节点 Join 的问题。
3. 跨节点合并排序分页问题。