MySQL selbst verfügt nicht über integrierte Daten-Sharding-Funktionen, kann jedoch durch architektonisches Design und Werkzeuge implementiert werden. Daten Sharding besteht darin, gro?e Tabellendaten in mehrere Datenbanken oder Tabellen entsprechend den Regeln aufzuteilen, um die Leistung zu verbessern. Zu den allgemeinen Implementierungsmethoden geh?ren: 1. Hashing Slices nach Benutzer -ID, die gleichm??ig verteilt, aber problematisch in der Kapazit?tserweiterung sind; 2. Rasieren von Scheiben nach Reichweite, die für Zeitklassefelder geeignet sind, aber leicht zu hei?en Spots sind. 3.. Konsistenter Hashing -Algorithmus, der die Ausdehnung der Expansionsmigration verringert, aber in der Implementierung komplex ist. Nach dem Sharding müssen Cross-Slice-Abfrage, Datenmigration, verteilte Transaktionen und andere Probleme behandelt werden. Middleware wie Mycat-, Vitess- oder Anwendungsschicht -Logikverarbeitung kann verwendet werden, und Shard -Tasten sollten vernünftig ausgew?hlt werden, das Schard -Gleichgewicht überwacht werden, überm??iges Sharding sollte vermieden werden und Backup -Strategien sollten verbessert werden.

MySQL selbst liefert nicht direkt die Funktion der Datenabsch?rfe, sondern durch die Koordination einiger architektonischer Designs und Werkzeuge kann das Sharding erreicht werden. Eine übliche Praxis besteht darin, die Logik der Schichtsteuerung anzuwenden oder Middleware -Proxy -Sharding -Vorg?nge zu verwenden.

Was ist Daten Sharding?

Daten Sharding besteht darin, die Daten einer gro?en Tabelle gem?? bestimmten Regeln in mehrere Datenbanken oder Tabellen aufzuteilen, und jeder Shard speichert einen Teil der Daten. Der Vorteil davon ist, dass der Druck auf eine einzelne Bibliothek lindern, die Abfrageleistung verbessern und ein gr??eres Datenvolumen unterstützen kann.

MySQL selbst ist eine eigenst?ndige Datenbank und verfügt über keinen automatischen Sharding-Mechanismus, der jedoch auf folgende Weise implementiert werden kann.

Wie implementieren Sie Daten Sharding in MySQL?

1. Hash Shards nach Benutzer -ID

Dies ist eine der h?ufigsten Sharding -Strategien. Modulo einen bestimmten Wert, indem er entscheidet, auf welcher Scherbe die Daten f?llt:

 shard_id = user_id % 4

Auf diese Weise k?nnen die Benutzerdaten gleichm??ig auf 4 Scherben verteilt werden. Jede Shard verfügt über eine unabh?ngige Datenbankinstanz oder Tabelle.

Vor-

2. Bereich Sharding

Anwendbar auf Felder mit Sequenzeigenschaften wie Zeit- und Auftragsnummern. Zum Beispiel zur Registrierungszeit:

• Benutzerregistrierungszeit vor 2020 wird auf Shard1 gesetzt
• 2020-2021 auf Shard2 setzen
• Und so weiter

Vorteile: Geeignet für Abfragen von Zeitbereiche Nachteile: Es ist einfach, Hotspots zu verursachen (die neuesten Daten sind in einem bestimmten Fragment konzentriert)

3. Verwenden Sie einen konsistenten Hashing -Algorithmus

Um das Problem der Schwierigkeit bei der Skalierung normaler Hash zu l?sen, kann ein konsequentes Hashing verwendet werden. Es beeinflusst nur benachbarte Knoten, wenn Knoten zunehmen oder abnehmen und die Datenmigration verringern.

Geeignet für gro? angelegte verteilte Systeme, jedoch mit etwas Komplexit?t.

H?ufig gestellte Fragen und Bew?ltigungsmethoden nach dem Sharding

1. Querschash-Abfrage-Effizienz ist niedrig

Wenn die Abfragebedingungen beispielsweise mehrere Scherben beinhalten, um die Auftragsinformationen aller Benutzer zu überprüfen, müssen Sie auf mehrere Scherben zugreifen und die Ergebnisse zusammenführen.

L?sung:

• Versuchen Sie, Abfragen mit Kreuzstr?men zu vermeiden und Shard-Tasten im Voraus zu entwerfen
• Für statistische Anforderungen k?nnen Sie eine Zusammenfassungstabelle separat erstellen oder eine Big -Data -Plattform verwenden, um sie zu verarbeiten

2. Kosten hohe Datenmigrationskosten

Wenn das Gesch?ft w?chst, kann es erforderlich sein, neue Scherben hinzuzufügen oder Sharding -Strategien anzupassen.

Anregung:

• In der frühen Phase werden eine ausreichende Anzahl von Scherben reserviert (z. B. 64 oder 128 virtuelle Scherben)
• Reduzieren Sie die Migrationskosten mit konsequentem Hashing
• Planen Sie Migrationsskripte und Rollback -Pl?ne im Voraus

3.. Verteilte Transaktionen sind schwer zu verwalten

MySQL unterstützt nativ lokale Transaktionen, aber Querschash-Transaktionen erfordern die Einführung von zweistufigen Commits oder die Verwendung anderer Frameworks.

Empfohlener Plan:

• Verwenden Sie verteilte Transaktions -Frameworks wie Sata und TCC
• Oder verwenden

Gemeinsame Sharding -Tools und Middleware

1. Mycat/Atlas/dbproxy

Dies sind Open -Source -Datenbank -Middleware, mit denen Sie Funktionen wie Lesen und Schreiben von Trennung, Bibliothek und Tabellentrennung erkennen k?nnen. Sie verhalten sich extern wie ein einheitlicher MySQL -Dienst, der automatisch intern in die richtige Scherbe geleitet wird.

2. Vitess (Open Source of Google)

Komplexere L?sungen, geeignet für die hyper-large-Bereitstellung und unterstützen fortschrittliche Funktionen wie dynamisches Sharding und automatisches Gleichgewicht.

3. Anwendungsschicht Benutzerdefinierte Logik

Viele kleine und mittelgro?e Projekte werden sich für die Logik der Sharding-Logik auf Codeebene entscheiden, z. Obwohl die Entwicklungskosten etwas h?her sind, ist sie flexibel.

Einige praktische Vorschl?ge für die Shard -Optimierung

• Es ist wichtig, den richtigen Shard-Schlüssel auszuw?hlen : Normalerweise wird das Feld Prim?rschlüssel oder Hochfrequenzabfrage ausgew?hlt, um zu vermeiden, dass Abfragen verstreut werden.
• Behalten Sie die Gr??e der Scherben bei : überwachen Sie regelm??ig die Datenmenge jeder Shard, um "hei? und kalt ungleichm??ig" zu verhindern.
• Nicht übertrieben : Zu viele Scherben erh?hen die Komplexit?t von Betrieb und Wartung. Sie k?nnen zuerst horizontale Spaltungen durchführen und dann in der frühen Phase vertikale Spaltungen berücksichtigen.
• Die Backup- und Wiederherstellungsstrategien müssen ebenfalls an die Shard -Struktur angepasst werden : Sie k?nnen die Hauptbibliothek nicht nur sichern, und jeder Shard muss einen entsprechenden Sicherungsmechanismus haben.

Grunds?tzlich ist das. MySQL Sharding ist nicht besonders kompliziert, aber Details sind leicht zu ignorieren, insbesondere die Erweiterung, Wartung, Abfrage und andere Probleme, die w?hrend des tats?chlichen Betriebs auftreten, die im Voraus geplant werden müssen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementieren Sie Daten Sharding in MySQL? Sharding -Optimierungsmethode. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!