1-1 海量数据的存储与访问瓶颈解决方案-数据切分
背景
在当今这个时代,人们对互联网的依赖程度非常高,也因此产生了大量的数据,企业视这
些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据
的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈,而这些数据往往存储在数据库中,传统的数
据库存在着先天的不足,即单机(单库)性能瓶颈,并且扩展起来非常的困难。在当今的
这个大数据时代,我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展,数据可切分,就可
以避免这些问题,但是当前的这些数据库厂商,包括开源的数据库 MySQL 在内,提供这
些服务都是需要收费的,所以我们转向一些第三方的软件,使用这些软件做数据的切分,
将原本在一台数据库上的数据,分散到多台数据库当中,降低每一个单体数据库的负载。
那么我们如何做数据切分呢?
数据切分
数据切分,简单的说,就是通过某种条件,将我们之前存储在一台数据库上的数据,分散
到多台数据库中,从而达到降低单台数据库负载的效果。数据切分,根据其切分的规则,
大致分为两种类型,垂直切分和水平切分。
垂直切分
垂直切分就是按照不同的表或者 Schema 切分到不同的数据库中,比如:在我们的课程
中,订单表(order)和商品表(product)在同一个数据库中,而我们现在要对其切分,使
得订单表(order)和商品表(product)分别落到不同的物理机中的不同的数据库中,使其
完全隔离,从而达到降低数据库负载的效果。如图所示:
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