MySQL lui-même n'a pas de fonction de rupture de données intégrée, mais peut être implémenté par la conception architecturale et les outils. Le fragmentation des données consiste à diviser de grandes données de table en plusieurs bases de données ou tables en fonction des règles pour améliorer les performances. Les méthodes de mise en ?uvre courantes incluent: 1. Les tranches de hachage par ID utilisateur, qui sont réparties uniformément mais extensives en matière d'expansion de capacité; 2. 3. Algorithme de hachage cohérent, qui réduit la quantité de migration d'expansion mais est complexe dans la mise en ?uvre. Après le rupture, les requêtes croisées, la migration des données, les transactions distribuées et d'autres problèmes doivent être traitées. Les middleware tels que MYCAT, Vietess ou Application Layer Logic Processing peuvent être utilisés et les clés de fragment doivent être sélectionnées raisonnablement, l'équilibre des fragments doit être surveillé, un fragment excessif doit être évité et les stratégies de sauvegarde doivent être améliorées.

MySQL lui-même ne fournit pas directement la fonction de la rupture de données, mais grace à la coordination de certaines conceptions et outils architecturaux, la rupture peut être réalisée. Une pratique courante consiste à appliquer la logique de rupture de contr?le de couche ou à utiliser les opérations de rupture de proxy de middleware .

Qu'est-ce que les données de données?

Le fragmentation des données consiste à diviser les données d'une grande table en plusieurs bases de données ou tables en fonction de certaines règles, et chaque fragment stocke une partie des données. L'avantage de cela est qu'il peut atténuer la pression sur une seule bibliothèque, améliorer les performances de la requête et soutenir un plus grand volume de données.

MySQL lui-même est une base de données autonome et n'a pas de mécanisme de rupture automatique intégré, mais il peut être mis en ?uvre de la manière suivante.

Comment mettre en ?uvre le fragment des données dans MySQL?

1. SHORTS HASH PAR ID utilisateur

C'est l'une des stratégies de fragment les plus courantes. Par exemple, modulo une certaine valeur en décidant de quelle fragment les données se déroule:

 shard_id = user_id% 4

Cela permet aux données de l'utilisateur d'être réparties uniformément entre 4 éclats. Chaque fragment a une instance ou un tableau de base de données indépendante.

Avantages: Même distribution, simples inconvénients de la mise en ?uvre: recalculer le hachage lors de l'expansion de la capacité, ce qui rend les données de migrer les données

2. Rangement de gamme

Applicable aux champs avec des caractéristiques de séquence telles que les numéros de temps et de commande. Par exemple, par temps d'inscription:

• L'heure d'enregistrement de l'utilisateur avant 2020 est mise sur Shard1
• 2020-2021 POUR SHARD2
• Et ainsi de suite

Avantages: Convient aux inconvénients de la requête dans le gamme: il est facile de provoquer des points chauds (les dernières données sont concentrées dans un certain fragment)

3. Utilisez un algorithme de hachage cohérent

Afin de résoudre le problème de la difficulté de mise à l'échelle de hachage ordinaire, un hachage cohérent peut être utilisé. Il n'affecte que les n?uds voisins lorsque les n?uds augmentent ou diminuent, réduisant la migration des données.

Convient aux systèmes distribués à grande échelle, mais avec un peu plus de complexité.

Les questions et les méthodes d'adaptation fréquemment posées après Sharding

1. L'efficacité de la requête des boiss croisées est faible

Lorsque les conditions de requête impliquent plusieurs éclats, par exemple, pour vérifier les informations de commande de tous les utilisateurs, vous devez accéder à plusieurs éclats et fusionner les résultats.

Solution:

• Essayez d'éviter à l'avance les requêtes à tranche croisée et les cris de conception à l'avance
• Pour les exigences statistiques, vous pouvez créer un tableau récapitulatif séparément ou utiliser une plate-forme Big Data pour les traiter

2. Co?t de migration des données élevé

à mesure que l'entreprise se développe, il peut être nécessaire d'ajouter de nouveaux éclats ou d'ajuster les stratégies de fragment.

suggestion:

• Au début, un nombre suffisant d'éclats sera réservé (par exemple, 64 ou 128 éclats virtuels)
• Réduire les co?ts de migration avec un hachage cohérent
• Plan des scripts de migration et des plans en arrière à l'avance

3. Les transactions distribuées sont difficiles à gérer

MySQL prend en charge les transactions locales, mais les transactions contre les shash nécessitent l'introduction de validations en deux étapes ou l'utilisation d'autres cadres.

Plan recommandé:

• Utilisez des cadres de transaction distribués tels que SEATA et TCC
• Ou utilisez la conception de cohérence finale et les mises à jour de compensation asynchrones

Outils de fragment commun et middleware

1. MYCAT / ATLAS / DBPROXY

Ce sont des middleware de base de données open source qui peuvent vous aider à réaliser des fonctions telles que la lecture et l'écriture de séparation, de bibliothèque et de séparation de table. Ils agissent à l'extérieur comme un service MySQL unifié, acheminé automatiquement vers le fragment correct en interne.

2. Vitess (open source de Google)

Des solutions plus complexes, adaptées au déploiement hyper-large et prennent en charge les fonctions avancées telles que le fragment dynamique et l'équilibre automatique.

3. Logique personnalisée de la couche d'application

De nombreux projets de petite et moyenne taille choisiront de gérer la logique de rupture au niveau du code, comme encapsuler les règles de rupture dans ORM. Bien que le co?t de développement soit légèrement plus élevé, il est flexible.

Quelques suggestions pratiques pour l'optimisation des fragments

• Il est important de choisir la bonne clé de fragment : généralement la clé primaire ou le champ de requête haute fréquence est sélectionnée pour éviter que les requêtes soient dispersées.
• Maintenez la taille des éclats : surveillez régulièrement la quantité de données de chaque éclat pour empêcher "chaud et froid inégal".
• Ne pas trop : trop d'éclats augmenteront la complexité du fonctionnement et de la maintenance. Vous pouvez d'abord faire des divisions horizontales, puis considérer les divisions verticales au début.
• Les stratégies de sauvegarde et de récupération doivent également être adaptées à la structure des fragments : vous ne pouvez pas seulement sauvegarder la bibliothèque principale, et chaque fragment doit avoir un mécanisme de sauvegarde correspondant.

Fondamentalement, c'est tout. MySQL Sharding n'est pas particulièrement compliqué, mais les détails sont faciles à ignorer, en particulier l'extension, la maintenance, la requête et d'autres problèmes rencontrés pendant le fonctionnement réel, qui doivent être planifiés à l'avance.

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