数据库架构分类

本文将介绍常见的四种数据库架构设计模型:单库架构、分组架构、分片架构和分组分片架构,以及每种架构的使用场景、存在的问题和对应的解决方案。

 

一、数据模型

我们以 “用户中心” 数据库作为数据模型,讲解数据库架构设计的方法。

用户中心是一个常见业务,主要提供用户注册、登录、查询以及修改等服务,其核心元数据:

User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …)。

  • uid 为用户的ID,主键。
  • uname, passwd, sex, age, nickname 为用户的属性。

 

二、单库架构

数据库单库架构

通常在业务初期,数据库无需特别的设计,单库单表就能满足业务需求,这也是最常见的数据库架构。

  • user-service:用户中心服务,为调用者提供 RPC 接口或者 Restful API。
  • user-db:使用一个库进行数据存储,提供数据库读写服务。

 

三、分组架构

数据库分组架构

1. 什么是分组架构

分组架构是最常见的一主多从,主从同步,读写分离的数据库架构。

  • user-service:用户中心服务。
  • user-db-M(master):主库,提供数据库写服务。
  • user-db-S(slave):从库,提供数据库读服务。

主库和从库构成的数据库集群称为“组”。

2. 分组架构有什么特点

同一个组里的数据库集群:

  • 主从之间通过 binlog 进行数据同步。
  • 多个范例数据库结构完全相同。
  • 多个范例存储的数据完全相同,本质上是将数据进行复制。

3. 分组架构解决什么问题

大部分互联网业务读多写少,数据库的读往往最先成为性能瓶颈。如果希望:

  • 线性提升数据库读性能。
  • 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能。
  • 通过冗余从库实现数据的“读高可用”。

此时可以使用分组架构。但是,在分组架构中,数据库的主库依然是写单点。

总之,分组架构是为了解决 “读写并发量高” 的问题,而实施的架构设计。

 

四、分片架构

数据库分片架构

1. 什么是分片架构

分片架构是水平切分(sharding)数据库架构。

  • user-service:用户中心服务。
  • user-db1:水平切分成2份中的第一份。
  • user-db2:水平切分成2份中的第二份。

分片后,多个数据库范例也会构成一个数据库集群。

2. 水平切分,应该分库还是分表

强烈建议分库,而不是分表,因为:

  • 分表依然共用一个数据库文件,仍然有磁盘 IO 的竞争。
  • 分库能够将数据迁移到不同数据库范例,甚至数据库服务器,扩展性更好。

3. 水平切分,用什么算法

常见的水平切分算法有 “范围法” 和 “哈希法”:

数据库水平切分的范围法

范围法:以用户中心的业务主键 uid 为划分依据,将数据水平切分到两个数据库范例上去:

  • user-db1:存储0到1千万的 uid 数据。
  • user-db2:存储0到2千万的 uid 数据。

数据库水平切分的哈希法

哈希法:以用户中心的业务主键 uid 为划分依据,将数据水平切分到两个数据库范例上去:

  • user-db1:存储 uid 取模为1的 uid 数据。
  • user-db2:存储 uid 取模为0的 uid 数据。

这两种方法在互联网都有使用,其中哈希法使用较为广泛。

4. 分片架构有什么特点

同一个分片里的数据库集群:

  • 多个范例之间本身不直接产生联系,不像主从间有 binlog 同步。
  • 多个范例的数据库结构完全相同。
  • 多个范例存储的数据之间没有交集,所有范例的数据并集构成全局数据。

5. 分片架构解决什么问题

大部分互联网业务的数据量很大,单库容量容易成为瓶颈,此时通过分片可以:

  • 线性提升数据库写性能。
  • 线性提升数据库读性能。
  • 降低单库数据容量。

总之,分片架构是为了解决 “数据量大” 的问题,而实施的架构设计。

 

五、分组+分片架构

数据库分组+分片架构

如果业务读写并发量很高,数据量也很大,通常需要实施分组+分片的数据库架构:

  • 通过分片来降低单库的数据量,线性提升数据库的写性能。
  • 通过分组来线性提升数据库的读性能,保证读库的高可用。

 

六、数据库垂直切分

除了水平切分,垂直切分也是一类常见的数据库架构设计,垂直切分一般和业务结合比较紧密。

数据库垂直切分

以用户中心为例,可以这么进行垂直切分:

User(uid, uname, passwd, sex, age, …)

User_EX(uid, intro, sign, …)

  • 垂直切分开的表,主键都是 uid。
  • 登录名,密码,性别,年龄等属性放在一个垂直表(库)里。
  • 自我介绍,个人签名等属性放在另一个垂直表(库)里。

1. 如何进行垂直切分

根据业务情况对数据进行垂直切分时,一般要考虑属性的“长度”和“访问频度”两个因素:

  • 长度较短,访问频率较高的放在一起。
  • 长度较长,访问频度较低的放在一起。

这是因为,数据库会以行(row)为单位,将数据加载到内存。在内存容量有限的情况下,长度短且访问频度高的属性,内存可以加载更多的数据,命中率提高,磁盘IO减少,数据库的读性能得到提升。

2. 垂直切分有什么特点

垂直切分和水平切有相似的地方,又不太相同:

  • 多个范例之间也不直接产生联系,即没有 binlog 同步。
  • 多个范例数据库结构都不相同。
  • 多个范例存储的数据之间至少有一列交集,一般来说是业务主键,所有范例间数据并集构成全局数据。

3. 垂直切分解决什么问题

垂直切分即可以降低单库的数据量,还可以降低磁盘IO从而提升吞吐量,但它与业务结合比较紧密,并不是所有业务都能够进行垂直切分的。

数据库架构设计是针对海量数据的数据库,通过数据结构、存储形式和部署方式等方面的规划和设计,以解决数据库服务的高并发、高可用、一致性、可扩展以及性能优化等问题。可用性设计:可用性是指在某个考察时间,系统能够正常运行的概率或时间占有率的期望值。通常,我们都要求某个系统具有“高可用性”。数据库的高可用通常采用的解决方式:复制+冗余。