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  • 一文读懂数据库优化之分库分表

本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段，其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时，在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性，或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案，如 TiDB。

阅读此文你将了解：

  • 什么是分库分表以及为什么分库分表
  • 如何分库分表
  • 分库分表常见几种方式以及优缺点
  • 如何选择分库分表的方式

 

数据库常见优化方案

对于后端程序员来说，绕不开数据库的使用与方案选型，那么随着业务规模的逐渐扩大，其对于存储的使用上也需要随之进行升级和优化。

随着规模的扩大，数据库面临如下问题：

  • 读压力：并发 QPS、索引不合理、SQL 语句不合理、锁粒度
  • 写压力：并发 QPS、事务、锁粒度
  • 物理性能：磁盘瓶颈、CPU 瓶颈、内存瓶颈、IO 瓶颈
  • 其他：宕机、网络异常

面对上述问题，常见的优化手段有：

图片

索引优化、主从同步、缓存、分库分表每个技术手段都可以作为一个专题进行讲解，本文主要介绍分库分表的技术方案实现。

 

什么是分库分表？

对于阅读本文的读者来说，分库分表概念应该并不会陌生，其拆开来讲是分库和分表两个手段：

  • 分表：将一个表中的数据按照某种规则分拆到多张表中，降低锁粒度以及索引树，提升数据查询效率。
  • 分库：将一个数据库中的数据按照某种规则分拆到多个数据库中，以缓解单服务器的压力（CPU、内存、磁盘、IO）。

 

为什么分库分表？

    • 性能角度：CPU、内存、磁盘、IO 瓶颈

      • 随着业务体量扩大，数据规模达到百万行，数据库索引树庞大，查询性能出现瓶颈。
      • 用户并发流量规模扩大，由于单库(单服务器)物理性能限制也无法承载大流量。

    • 可用性角度：单机故障率影响面

      • 如果是单库，数据库宕机会导致 100%服务不可用，N 库则可以将影响面降低 N 倍。

 

分库分表带来的问题？

  • 事务性问题

    • 方案一：在进行分库分表方案设计过程中，从业务角度出发，尽可能保证一个事务所操作的表分布在一个库中，从而实现数据库层面的事务保证。
    • 方案二：方式一无法实现的情况下，业务层引入分布式事务组件保证事务性，如事务性消息、TCC、Seata 等分布式事务方式实现数据最终一致性。

    • 分库可能导致执行一次事务所需的数据分布在不同服务器上，数据库层面无法实现事务性操作，需要更上层业务引入分布式事务操作，难免会给业务带来一定复杂性，那么要想解决事务性问题一般有两种手段：

  • 主键(自增 ID)唯一性问题

    • 在数据库表设计时，经常会使用自增 ID 作为数据主键，这就导致后续在迁库迁表、或者分库分表操作时，会因为主键的变化或者主键不唯一产生冲突，要解决主键不唯一问题，有如下方案：
    • 方案一：自增 ID 做主键时，设置自增步长，采用等差数列递增，避免各个库表的主键冲突。但是这个方案仍然无法解决迁库迁表、以及分库分表扩容导致主键 ID 变化问题
    • 方案二：主键采用全局统一 ID 生成机制：如 UUID、雪花算法、数据库号段等方式。

  • 跨库多表 join 问题

    • 首先来自大厂 DBA 的建议是，线上服务尽可能不要有表的 join 操作，join 操作往往会给后续的分库分表操作带来各种问题，可能导致数据的死锁。可以采用多次查询业务层进行数据组装(需要考虑业务上多次查询的事务性的容忍度)

  • 跨库聚合查询问题

分库分表会导致常规聚合查询操作，如 group by，order by 等变的异常复杂。需要复杂的业务代码才能实现上述业务逻辑，其常见操作方式有：

§ 方案一：赛道赛马机制，每次从 N 个库表中查询出 TOP N 数据，然后在业务层代码中进行聚合合并操作。

§  假设： 以2库1表为例，每次分页查询N条数据。
§
§  第一次查询：
§  ① 每个表中分别查询出N条数据：
§  SELECT * FROM db1_table1 where $col > 0 order by $col   LIMITT  0,N
§  SELECT * FROM db2_table1 where $col > 0 order by $col   LIMITT  0,N
§  ② 业务层代码对上述两者做归并排序，假设最终取db1数据K1条，取db2数据K2条，则K1+K2 = N
§  此时的DB1 可以计算出OffSet为K1 ，DB2计算出Offset为K2
§  将获取的N条数据以及相应的Offset  K1/K2返回给 端上。
§
§  第二次查询：
§  ① 端上将上一次查询对应的数据库的Offset  K1/K2 传到后端
§  ② 后端根据Offset构造查询语句查询分别查询出N条语句
§  SELECT * FROM db1_table1 where $col > 0 order by $col   LIMITT  $K1,N
§  SELECT * FROM db2_table1 where $col > 0 order by $col   LIMITT  $K2,N
§  ③ 再次使用归并排序，获取TOP N数据，将获取的N条数据以及相应的Offset  K1/K2返回给 端上。
§
§  第三次查询:
依次类推.......
 

§ 方案二：可以将经常使用到 groupby,orderby 字段存储到一个单一库表(可以是 REDIS、ES、MYSQL)中，业务代码中先到单一表中根据查询条件查询出相应数据，然后根据查询到的主键 ID，到分库分表中查询详情进行返回。2 次查询操作难点会带来接口耗时的增加，以及极端情况下的数据不一致问题。

 

什么是好的分库分表方案？

  • 满足业务场景需要：根据业务场景的不同选择不同分库分表方案：比如按照时间划分、按照用户 ID 划分、按照业务能力划分等

  • 方案可持续性：

    • 何为可持续性？其实就是：业务数据量级和流量量级未来进一步达到新的量级的时候，我们的分库分表方案可以持续灵活扩容处理。

  • 最小化数据迁移：扩容时一般涉及到历史数据迁移，其扩容后需要迁移的数据量越小其可持续性越强，理想的迁移前后的状态是（同库同表>同表不同库>同库不同表>不同库不同表）

  • 数据偏斜：数据在库表中分配的均衡性，尽可能保证数据流量在各个库表中保持等量分配，避免热点数据对于单库造成压力。

    • 最大数据偏斜率：（数据量最大样本 - 数据量最小样本）/ 数据量最小样本。一般来说，如果我们的最大数据偏斜率在 5%以内是可以接受的。

 

如何分库分表

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垂直拆分：

  • 垂直拆表

    • 即大表拆小表，将一张表中数据不同”字段“分拆到多张表中，比如商品库将商品基本信息、商品库存、卖家信息等分拆到不同库表中。
    • 考虑因素有将不常用的，数据较大，长度较长（比如 text 类型字段）的拆分到“扩展表“，表和表之间通过”主键外键“进行关联。
    • 好处：降低表数据规模，提升查询效率，也避免查询时数据量太大造成的“跨页”问题。

  • 垂直拆库

    • 垂直拆库则在垂直拆表的基础上，将一个系统中的不同业务场景进行拆分，比如订单表、用户表、商品表。
    • 好处：降低单数据库服务的压力（物理存储、内存、IO 等）、降低单机故障的影响面

水平拆分：

  • 操作：将总体数据按照某种维度(时间、用户)等分拆到多个库中或者表中，典型特征不同的库和表结构完全一下，如订单按照(日期、用户 ID、区域)分库分表。

  • 水平拆表

    • 将数据按照某种维度拆分为多张表，但是由于多张表还是从属于一个库，其降低锁粒度，一定程度提升查询性能，但是仍然会有 IO 性能瓶颈。

  • 水平拆库

    • 将数据按照某种维度分拆到多个库中，降低单机单库的压力，提升读写性能。

常见水平拆分手段

range 分库分表

顾名思义，该方案根据数据范围划分数据的存放位置。

思路一：时间范围分库分表

举个最简单例子，我们可以把订单表按照年份为单位，每年的数据存放在单独的库（或者表）中。

时下非常流行的分布式数据库：TiDB 数据库，针对 TiKV 中数据的打散，也是基于 Range 的方式进行，将不同范围内的[StartKey,EndKey)分配到不同的 Region 上。

缺点：

  • 需要提前建库或表。
  • 数据热点问题：当前时间的数据会集中落在某个库表。
  • 分页查询问题：涉及到库表中间分界线查询较复杂。

例子：交易系统流水表则是按照天级别分表。

hash 分库分表

hash 分表是使用最普遍的使用方式，其根据“主键”进行 hash 计算数据存储的库表索引。原理可能大家都懂，但有时拍脑袋决定的分库分表方案可能会导致严重问题。

思路一：独立 hash

对于分库分表，最常规的一种思路是通过主键计算 hash 值，然后 hash 值分别对库数和表数进行取余操作获取到库索引和表索引。比如：电商订单表，按照用户 ID 分配到 10 库 100 表中。

const (
        // DbCnt 库数量
        DbCnt = 10
        // TableCnt 表数量
        TableCnt = 100
)

// GetTableIdx 根据用户 ID 获取分库分表索引
func GetTableIdx(userID int64) (int64, int64) {
    hash := hashCode(userID)
        return hash % DbCnt, hash % TableCnt
}

上述是伪代码实现，大家可以先思考一下上述代码可能会产生什么问题？

比如 1000? 1010?，1020 库表索引是多少？

思考一下........

思考一下........

思考一下........

思考一下........

思考一下........

思考一下........

答：数据偏斜问题。

图片

非互质关系导致的数据偏斜问题证明：

假设分库数分表数最大公约数为a，则分库数表示为 m*a , 分表数为 n*a （m,n为正整数）

某条数据的hash规则计算的值为H，

若某条数据在库D中，则H mod (m*a) == D 等价与  H=M*m*a+D （M为整数）

则表序号为 T = H % (n*a) = (M*m*a+D)%(n*a)

如果D==0 则T= [(M*m)%n]*a
思路二：统一 hash

思路一中，由于库和表的 hash 计算中存在公共因子，导致数据偏斜问题，那么换种思考方式：10 个库 100 张表，一共 1000 张表，那么从 0 到 999 排序，根据 hash 值对 1000 取余，得到[0,999]的索引，似乎就可以解决数据偏斜问题：

// GetTableIdx 根据用户 ID 获取分库分表索引
// 例子：1123011 -> 1,1
func GetTableIdx(userID int64) (int64, int64) {
    hash := hashCode(userID)
    slot := DbCnt * TableCnt
        return hash % slot % DbCnt, hash % slot / DbCnt
}
 

上面会带来的问题？

比如 1123011 号用户，扩容前是 1 库 1 表，扩容后是 0 库 11 表

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扩展性问题证明。

某条数据的hash规则计算的值为H，分库数为D，分表数为T

扩容前：
分片序号K1 = H % (D*T),则H = M*DT + K1 ，且K1 一定是小于（D*T）
D1 = K1 % D
T1 = K1 / D

扩容后：
如果M为偶数，即M= 2*N
K2 = H% (2DT) = (2NDT+K1)%(2DT) = K1%(2DT) ,K1 一定小于（2DT）,所以K2=K1
D2 = K2%（2D） = K1 %（2D）
T2 = K2/(2D) = K1 / （2D）

如果M为奇数，即M = 2*N+1
K2 = H%（2DT） = (2NDT +DT +K1)%(2DT) = (DT+K1)%(2DT) = DT + K1
D2 = K2 %(2D) = (DT+K1) % (2D)
T2 = K2 /(2D) = (DT+K1) / (2D)

结论：扩容后库序号和表序号都变化
思路三：二次分片法

思路二中整体思路正确，只是最后计算库序号和表序号的时候，使用了库数量作为影响表序号的因子，导致扩容时表序号偏移而无法进行。事实上，我们只需要换种写法，就能得出一个比较大众化的分库分表方案。

func GetTableIdx(userId int64){
        //①算Hash
        hash:=hashCode(userId)
        //②分片序号
        slot:=hash%(DbCnt*TableCnt)
        //③重新修改二次求值方案
        dbIdx:=slot/TableCnt
        tblIdx:=slot%TableCnt
        return dbIdx,tblIdx
}

从上述代码中可以看出，其唯一不同是在计算库索引和表索引时，采用 TableCnt 作为基数（注：扩容操作时，一般采用库个数 2 倍扩容），这样在扩容时，表个数不变，则表索引不会变。

可以做简要的证明：

某条数据的hash规则计算的值为H，分库数为D，分表数为T


扩容前：
分片序号K1 = H % (D*T),则H =  M*DT + K1 ，且K1 一定是小于（D*T）
D1 = K1 / T
T1 = K1 % T

扩容后：
如果M为偶数，即M= 2*N
K2 =  H% (2DT) = (2NDT+K1)%(2DT) = K1%(2DT) ,K1 一定小于（2DT）,所以K2=K1
D2 = K2/T  = K1 /T = D1
T2 = K2%T = K1 % T = T1

如果M为奇数，即M = 2*N+1
K2 = H%（2DT） = (2NDT +DT +K1)%(2DT) = (DT+K1)%(2DT) = DT + K1
D2 = K2 /T = (DT+K1) / T = D + K1/T = D + D1
T2 = K2 %T = (DT+K1) % T = K1 %T = T1

结论：
M为偶数时，扩容前后库序号和表序号都不变
M为奇数时，扩容前后表序号不变，库序号会变化。
思路四：基因法

由思路二启发，我们发现案例一不合理的主要原因，就是因为库序号和表序号的计算逻辑中，有公约数这个因子在影响库表的独立性。那么我们是否可以换一种思路呢？我们使用相对独立的 Hash 值来计算库序号和表序号呢？

func GetTableIdx(userID int64)(int64,int64){
        hash := hashCode(userID)
        return atoi(hash[0:4]) % DbCnt,atoi(hash[4:])%TableCnt
}

这也是一种常用的方案，我们称为基因法，即使用原分片键中的某些基因（例如前四位）作为库的计算因子，而使用另外一些基因作为表的计算因子。

在使用基因法时，要主要计算 hash 值的片段保持充分的随机性，避免造成严重数据偏斜问题。

思路五：关系表冗余

按照索引的思想，可以通过分片的键和库表索引建立一张索引表，我们把这张索引表叫做“路由关系表”。每次查询操作，先去路由表中查询到数据所在的库表索引，然后再到库表中查询详细数据。同时，对于写入操作可以采用随机选择或者顺序选择一个库表进入写入。

那么由于路由关系表的存在，我们在数据扩容时，无需迁移历史数据。同时，我们可以为每个库表指定一个权限，通过权重的比例调整来调整每个库表的写入数据量。从而实现库表数据偏斜率调整。

此种方案的缺点是每次查询操作，需要先读取一次路由关系表，所以请求耗时可能会有一定增加。本身由于写索引表和写库表操作是不同库表写操作，需要引入分布式事务保证数据一致性，极端情况可能带来数据的不一致。

且索引表本身没有分库分表，自身可能会存在性能瓶颈，可以通过存储在 redis 进行优化处理。

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思路六：分段索引关系表

思路五中，需要将全量数据存在到路由关系表中建立索引，再结合 range 分库分表方案思想，其实有些场景下完全没有必要全部数据建立索引，可以按照号段式建立区间索引，我们可以将分片键的区间对应库的关系通过关系表记录下来，每次查询操作，先去路由表中查询到数据所在的库表索引，然后再到库表中查询详细数据。

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思路七：一致性 Hash 法

一致性 Hash 算法也是一种比较流行的集群数据分区算法，比如 RedisCluster 即是通过一致性 Hash 算法，使用 16384 个虚拟槽节点进行每个分片数据的管理。关于一致性 Hash 的具体原理这边不再重复描述，读者可以自行翻阅资料。

其思想和思路五有异曲同工之妙。

总结

本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段，其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时，也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，非必须使用分库分表，则不应过度设计采用分库分表方案。如数据库确实成为性能瓶颈时，在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性。或者说可以考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案，如 TiDB。

 

作者：tayroctang


本文来自博客园，作者：古道轻风，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/88223100/p/One-article-reading-database-optimization-sub-database-sub-table.html


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