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数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示

猪刚烈
 猪刚烈
发布于 2014/10/12 11:40
字数 1914
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本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略


第一部分:实施策略




图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图)


1.准备阶段

对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图,以这类图为基础划分shard,直观易行,可以确保开发人员始终保持清醒思路。对于是选择数据库ER图还是领域模型图要根据项目自身情况进行选择。如果项目使用数据驱动的开发方式,团队以数据库ER图作为业务交流的基础,则自然会选择数据库ER图,如果项目使用的是领域驱动的开发方式,并通过OR-Mapping构建了一个良好的领域模型,那么领域模型图无疑是最好的选择。就我个人来说,更加倾向使用领域模型图,因为进行切分时更多的是以业务为依据进行分析判断,领域模型无疑更加清晰和直观。

2.分析阶段

1. 垂直切分

垂直切分的依据原则是:将业务紧密,表间关联密切的表划分在一起,例如同一模块的表。结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图,仿照活动图中的泳道概念,一个泳道代表一个shard,把所有表格划分到不同的泳道中。下面的分析示例会展示这种做法。当然,你也可以在打印出的ER图或模型图上直接用铅笔圈,一切取决于你自己的喜好。

2. 水平切分
垂直切分后,需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析,以确定是否需要进行水平切分。

2.1若划分到一起的表格数据增长缓慢,在产品上线后可遇见的足够长的时期内均可以由单一数据库承载,则不需要进行水平切分,所有表格驻留同一shard,所有表间关联关系会得到最大限度的保留,同时保证了书写SQL的自由度,不易受join、group by、order by等子句限制。

2.2 若划分到一起的表格数据量巨大,增速迅猛,需要进一步进行水平分割。进一步的水平分割就这样进行:

2.2.1.结合业务逻辑和表间关系,将当前shard划分成多个更小的shard,通常情况下,这些更小的shard每一个都只包含一个主表(将以该表ID进行散列的表)和多个与其关联或间接关联的次表。这种一个shard一张主表多张次表的状况是水平切分的必然结果。这样切分下来,shard数量就会迅速增多。如果每一个shard代表一个独立的数据库,那么管理和维护数据库将会非常麻烦,而且这些小shard往往只有两三张表,为此而建立一个新库,利用率并不高,因此,在水平切分完成后可再进行一次“反向的Merge”,即:将业务上相近,并且具有相近数据增长速率(主表数据量在同一数量级上)的两个或多个shard放到同一个数据库上,在逻辑上它们依然是独立的shard,有各自的主表,并依据各自主表的ID进行散列,不同的只是它们的散列取模(即节点数量)必需是一致的。这样,每个数据库结点上的表格数量就相对平均了。

2.2.2. 所有表格均划分到合适的shard之后,所有跨越shard的表间关联都必须打断,在书写sql时,跨shard的join、group by、order by都将被禁止,需要在应用程序层面协调解决这些问题。

特别想提一点:经水平切分后,shard的粒度往往要比只做垂直切割的粒度要小,原单一垂直shard会被细分为一到多个以一个主表为中心关联或间接关联多个次表的shard,此时的shard粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合,甚至可以说是完全一致,每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根!

3.实施阶段


如果项目在开发伊始就决定进行分库分表,则严格按照分析设计方案推进即可。如果是在中期架构演进中实施,除搭建实现sharding逻辑的基础设施外(关于该话题会在下篇文章中进行阐述),还需要对原有SQL逐一过滤分析,修改那些因为sharding而受到影响的sql.

第二部分:示例演示

本文选择一个人尽皆知的应用:jpetstore来演示如何进行分库分表(sharding)在分析阶段的工作。由于一些个人原因,演示使用的jpetstore来自原ibatis官方的一个Demo版本,SVN地址为:http://mybatis.googlecode.com/svn/tags/java_release_2.3.4-726/jpetstore-5。关于jpetstore的业务逻辑这里不再介绍,这是一个非常简单的电商系统原型,其领域模型如下图:



图2. jpetstore领域模型


由于系统较简单,我们很容易从模型上看出,其主要由三个模块组成:用户,产品和订单。那么垂直切分的方案也就出来了。接下来看水平切分,如果我们从一个实际的宠物店出发考虑,可能出现数据激增的单表应该是Account和Order,因此这两张表需要进行水平切分。对于Product模块来说,如果是一个实际的系统,Product和Item的数量都不会很大,因此只做垂直切分就足够了,也就是(Product,Category,Item,Iventory,Supplier)五张表在一个数据库结点上(没有水平切分,不会存在两个以上的数据库结点)。但是作为一个演示,我们假设产品模块也有大量的数据需要我们做水平切分,那么分析来看,这个模块要拆分出两个shard:一个是(Product(主),Category),另一个是(Item(主),Iventory,Supplier),同时,我们认为:这两个shard在数据增速上应该是相近的,且在业务上也很紧密,那么我们可以把这两个shard放在同一个数据库节点上,Item和Product数据在散列时取一样的模。根据前文介绍的图纸绘制方法,我们得到下面这张sharding示意图:



图3. jpetstore sharding示意图


对于这张图再说明几点:


1.使用泳道表示物理shard(一个数据库结点)

2.若垂直切分出的shard进行了进一步的水平切分,但公用一个物理shard的话,则用虚线框住,表示其在逻辑上是一个独立的shard。

3.深色实体表示主表

4.X表示需要打断的表间关联



本文转载自:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085

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