数据库架构分类

本文将介绍常见的四种数据库架构设计模型：单库架构、分组架构、分片架构和分组分片架构，以及每种架构的使用场景、存在的问题和对应的解决方案。

一、数据模型

我们以 “用户中心” 数据库作为数据模型，讲解数据库架构设计的方法。

用户中心是一个常见业务，主要提供用户注册、登录、查询以及修改等服务，其核心元数据：

User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …)。

• uid 为用户的ID，主键。
• uname, passwd, sex, age, nickname 为用户的属性。

二、单库架构

通常在业务初期，数据库无需特别的设计，单库单表就能满足业务需求，这也是最常见的数据库架构。

• user-service：用户中心服务，为调用者提供 RPC 接口或者 Restful API。
• user-db：使用一个库进行数据存储，提供数据库读写服务。

三、分组架构

1. 什么是分组架构

分组架构是最常见的一主多从，主从同步，读写分离的数据库架构。

• user-service：用户中心服务。
• user-db-M(master)：主库，提供数据库写服务。
• user-db-S(slave)：从库，提供数据库读服务。

主库和从库构成的数据库集群称为“组”。

2. 分组架构有什么特点

同一个组里的数据库集群：

• 主从之间通过 binlog 进行数据同步。
• 多个范例数据库结构完全相同。
• 多个范例存储的数据完全相同，本质上是将数据进行复制。

3. 分组架构解决什么问题

大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈。如果希望：

• 线性提升数据库读性能。
• 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能。
• 通过冗余从库实现数据的“读高可用”。

此时可以使用分组架构。但是，在分组架构中，数据库的主库依然是写单点。

总之，分组架构是为了解决 “读写并发量高” 的问题，而实施的架构设计。

四、分片架构

1. 什么是分片架构

分片架构是水平切分(sharding)数据库架构。

• user-service：用户中心服务。
• user-db1：水平切分成2份中的第一份。
• user-db2：水平切分成2份中的第二份。

分片后，多个数据库范例也会构成一个数据库集群。

2. 水平切分，应该分库还是分表

强烈建议分库，而不是分表，因为：

• 分表依然共用一个数据库文件，仍然有磁盘 IO 的竞争。
• 分库能够将数据迁移到不同数据库范例，甚至数据库服务器，扩展性更好。

3. 水平切分，用什么算法

常见的水平切分算法有 “范围法” 和 “哈希法”：

范围法：以用户中心的业务主键 uid 为划分依据，将数据水平切分到两个数据库范例上去：

• user-db1：存储0到1千万的 uid 数据。
• user-db2：存储0到2千万的 uid 数据。

哈希法：以用户中心的业务主键 uid 为划分依据，将数据水平切分到两个数据库范例上去：

• user-db1：存储 uid 取模为1的 uid 数据。
• user-db2：存储 uid 取模为0的 uid 数据。

这两种方法在互联网都有使用，其中哈希法使用较为广泛。

4. 分片架构有什么特点

同一个分片里的数据库集群：

• 多个范例之间本身不直接产生联系，不像主从间有 binlog 同步。
• 多个范例的数据库结构完全相同。
• 多个范例存储的数据之间没有交集，所有范例的数据并集构成全局数据。

5. 分片架构解决什么问题

大部分互联网业务的数据量很大，单库容量容易成为瓶颈，此时通过分片可以：

• 线性提升数据库写性能。
• 线性提升数据库读性能。
• 降低单库数据容量。

总之，分片架构是为了解决 “数据量大” 的问题，而实施的架构设计。

五、分组+分片架构

如果业务读写并发量很高，数据量也很大，通常需要实施分组+分片的数据库架构：

• 通过分片来降低单库的数据量，线性提升数据库的写性能。
• 通过分组来线性提升数据库的读性能，保证读库的高可用。

六、数据库垂直切分

除了水平切分，垂直切分也是一类常见的数据库架构设计，垂直切分一般和业务结合比较紧密。

以用户中心为例，可以这么进行垂直切分：

User(uid, uname, passwd, sex, age, …)

User_EX(uid, intro, sign, …)

• 垂直切分开的表，主键都是 uid。
• 登录名，密码，性别，年龄等属性放在一个垂直表（库）里。
• 自我介绍，个人签名等属性放在另一个垂直表（库）里。

1. 如何进行垂直切分

根据业务情况对数据进行垂直切分时，一般要考虑属性的“长度”和“访问频度”两个因素：

• 长度较短，访问频率较高的放在一起。
• 长度较长，访问频度较低的放在一起。

这是因为，数据库会以行(row)为单位，将数据加载到内存。在内存容量有限的情况下，长度短且访问频度高的属性，内存可以加载更多的数据，命中率提高，磁盘IO减少，数据库的读性能得到提升。

2. 垂直切分有什么特点

垂直切分和水平切有相似的地方，又不太相同：

• 多个范例之间也不直接产生联系，即没有 binlog 同步。
• 多个范例数据库结构都不相同。
• 多个范例存储的数据之间至少有一列交集，一般来说是业务主键，所有范例间数据并集构成全局数据。

3. 垂直切分解决什么问题

垂直切分即可以降低单库的数据量，还可以降低磁盘IO从而提升吞吐量，但它与业务结合比较紧密，并不是所有业务都能够进行垂直切分的。

数据库架构设计是针对海量数据的数据库，通过数据结构、存储形式和部署方式等方面的规划和设计，以解决数据库服务的高并发、高可用、一致性、可扩展以及性能优化等问题。可用性设计：可用性是指在某个考察时间，系统能够正常运行的概率或时间占有率的期望值。通常，我们都要求某个系统具有“高可用性”。数据库的高可用通常采用的解决方式：复制+冗余。