背景

當站點的規模不斷膨脹，這給數據庫帶來巨大的查詢壓力，單單數據庫性能優化已經是不夠的，需對數據庫進行伸縮擴展。有三種方式：

1、數據庫主從

2、數據表分庫（垂直分區）

3、數據分區（水平分區）

PS：事實上，很多大規模的站點基本上經歷了從簡單主從復制到垂直分區，再到水平分區的步驟。

數據庫主從

幾乎所有主流關系數據庫都支持數據復制功能，可將主服務器數據復制到從服務器，這個功能可以對數據庫進行簡單擴展。在主從基礎上，采用讀寫分離的方法將應用程序中對數據庫的寫操作指向主服務器（保證數據一致性），而將讀操作指向從服務器。

為何有用？

大多數站點的數據庫讀操作要比寫操作更密集，而且查詢條件相對復雜，數據庫能力大部分消耗在查詢上。通過將大量讀操作剝離出來，轉移到更多的從服務器上實現水平擴展，是非常簡單有效的。?

MySQL為例

MySQL主從配置簡單，只需做兩點：

1、開啟主服務器上的二進制日志（log-bin）。

2、在主服務器和從服務器上分別進行簡單的配置和授權。

分發讀操作方式：

應用程序本身不擅長分散讀操作到多臺從服務器上，可使用數據庫反向代理來分發。MySQL可使用MySQL Proxy。

數據表分庫（垂直分區）

對于某些寫操作更加頻繁的站點，主從方式的主服務器還是會成為瓶頸，從服務器的擴展并沒帶來好的效益。這時可以根據業務分割，將不同業務數據表部署在不同的數據庫集群上，這就是數據表分庫，也叫垂直分區。

制約

這種方式有個制約，跨庫的表不能進行join操作，原本簡單聯合語句就能完成的，分庫后需要一步步查詢信息。但是，分庫后的查詢方式會更加容易保持相對穩定的開銷。

例子，淘寶的用戶和商品信息，將這兩個數據表拆分成兩個數據庫。

數據分區（水平分區）

當數據表分庫后，某一業務數據庫（已經是很精細的業務）還是無法承受寫操作壓力時。這時可以考慮數據分區，將同一數據表中的數據通過特定算法進行分離，分別保存在不同數據表中，從而可以部署在不同的數據庫服務器上。

PS：數據分區并不依賴特定的技術，更多是一種邏輯層面劃分。

例子，Facebook的用戶表，可以根據user_id的奇偶性將用戶劃分為兩部分，分別存儲到不同數據庫服務器上。

參考文獻

1、《構建高性能Web站點》

2、《大型網站技術架構》?

轉載于:https://www.cnblogs.com/lovesong/p/9028649.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关系数据库集群的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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