MySQL
数据库运维篇(三):分库分表
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分库分表
1.1
介绍
1.1.1
问题分析
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,
若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
1. IO
瓶颈:热点数据太多,数据库缓存不足,产生大量磁盘
IO
,效率较
低。请求数据太多,带宽不够,网络
IO
瓶颈。
2. CPU
瓶颈:排序、分组、连接查询、聚合统计等
SQL
会耗费大量的
CPU
资源,请求数太多,
CPU
出现瓶颈。
为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库分表处理。
分库分表的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库
/
表的数据量变
小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。
1.1.2
拆分策略
分库分表的形式,主要是两种:垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度,一般又
分为分库和分表,所以组成的拆分策略最终如下:
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