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如何驾驭MySQL 架构设计,实现千亿级数据分库分表?

ImportNew • 2 年前 • 287 次点击  

基础软件三大件:操作系统、中间件、数据库,发展到现在,操作系统在云化、容器化的时代重要性被弱化了,中间件在分布式体系下更容错了,唯独数据库依然是块难啃的骨头,应用广泛的 MySQL 首当其冲。

 

MySQL 不仅在面试环节是被反复考核的考点,在实际工作中更是能够发挥极大价值。但对于很多开发者来说,常常会有一个错觉,面试造火箭、入职拧螺丝…曾经也有这种感受,后来慢慢理解了这并非 MySQL 的锅!



很多人写了三年业务代码,但对 MySQL 没有太多深层次的认识,只停留在 CRUD 层次,能满足业务逻辑就万事大吉,以前甚至不知道索引为什么能提高查询效率。

 

业务规模小的时候岁月静好,一旦业务量快速增长,就会面临很多棘手问题:

大规模数据导入会导致 MySQL 读性能大幅降低,甚至还有锁表情况;

MySQL 在大查询方面性能很差,盲目限制会导致用户体验变差;

MySQL 对数据量的支持有限,如果过大,查询就会变慢。


底层技术的发展会激发上层业务的需求,而上层业务的需求同时会为底层的技术带来新的挑战。数据库需要承受更多的高并发已经成了架构设计不得不考虑的点。

 

解决方案有很多,如何选择、如何权衡?

 

短距离、少数据、分散压力是我们可以考虑的方向,这其中牵扯到页面静态、使用缓存、批量读取、延迟修改、使用索引、分库分表、建立主从等等…

 

面对这样的技术要求,开发人员的难点往往在于虽然平时会摄入大量知识,但无法利用这些知识构建起稳固的大厦,形成系统知识结构,这就导致停留在机械的应用层面,无法根据业务场景与底层逻辑进行匹配,最终无法形成解决问题和举一反三的能力。

 

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