MySQL分片详解|极客笔记

MySQL分片详解

什么是MySQL分片

MySQL分片是指将一个数据库中的数据按照某种规则拆分成多个片段，分布在不同的物理节点上进行存储和处理的方式。通过使用分片技术，可以在一定程度上提高数据库的处理能力和性能。

为什么需要MySQL分片

在大型应用场景下，单个MySQL数据库可能无法满足高并发和大数据量的要求。此时，需要将数据分散存储在多个节点上，以达到分布式处理和存储的目的。MySQL分片技术就是为了解决这一需求而产生的。

MySQL分片的原理

MySQL分片的原理主要包括数据拆分、数据路由和数据同步三个步骤。

数据拆分：根据某种规则，将原本存储在一个数据库中的数据拆分成多个片段。常用的数据拆分规则包括按照主键哈希、按照范围拆分等。

示例代码1：

-- 创建一个数据库sharding_example
CREATE DATABASE sharding_example;

-- 使用分片字段作为主键创建一个分片表
CREATE TABLE user
(
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20),
    age INT
) ENGINE = InnoDB
PARTITION BY RANGE (id) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (200000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (300000)
);

数据路由：根据分片规则，将客户端请求中的数据路由到相应的数据库节点上进行处理。这一步通常由中间件实现。

示例代码2：

// 使用ShardingSphere-JDBC进行数据路由
// 添加ShardingSphere的依赖后，可以直接使用数据源名称访问相应的分片表
String sql = "INSERT INTO user(id, name, age) VALUES(?, ?, ?)";
try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
    pstmt.setInt(1, 10001);
    pstmt.setString(2, "Tom");
    pstmt.setInt(3, 20);
    pstmt.executeUpdate();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}

数据同步：当多个节点上的数据发生变更时，需要及时同步到其他节点上，以保持数据的一致性。

示例代码3：

// 使用Canal进行MySQL数据同步
// 配置Canal从MySQL主库读取Binlog，并向分片节点发送Binlog事件
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
        new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111),
        "example",
        "",
        ""
);
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
while (true) {
    Message message = connector.getWithoutAck(100);
    long batchId = message.getId();
    int size = message.getEntries().size();
    if (batchId != -1 && size != 0) {
        processData(message.getEntries());
    }
    connector.ack(batchId);
}

MySQL分片的优缺点

MySQL分片技术可以带来一些明显的优势，但也存在一些缺点。

优点

提高数据库的性能和扩展性，增加并发处理能力。
可以有效应对大容量数据的存储和查询需求。
分片后的数据库节点可以相互独立，故障发生时不会影响全部节点。

缺点

需要依赖中间件实现数据路由和数据同步，增加了系统的复杂度。
某些复杂查询和跨表操作会比较困难。
数据拆分可能导致数据不均衡问题，需要进行合理的分片规划。

MySQL分片的应用场景

MySQL分片技术适用于大型应用场景下对数据库性能和扩展性有较高要求的企业。

示例代码4：

-- 创建一个订单表，根据订单号进行分片
CREATE TABLE order_info
(
    order_id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    amount DECIMAL(10, 2)
) ENGINE = InnoDB
PARTITION BY HASH (order_id) (
    PARTITION p0,
    PARTITION p1,
    PARTITION p2
);

电商平台：随着用户量和订单量的增长，传统的单库架构难以承受高并发和大数据量的压力。使用分片技术，可以将订单数据拆分存储在多个数据库节点上，实现水平扩展。
社交网络：社交网络中的好友关系、动态和评论等信息量巨大，使用分片技术可以有效解决数据存储和查询的性能问题。
多租户软件：多租户软件通常需要为不同的租户提供定制化的数据库环境。使用分片技术，可以为每个租户分配独立的数据库节点，实现数据隔离和性能隔离。
日志系统：日志系统中的日志数据量较大，使用分片技术可以将日志数据按照时间或其他规则进行拆分，便于存储和查询。
物联网应用：物联网应用中的传感器数据量大且分散，使用分片技术可以将传感器数据分散存储在多个节点上，提高数据处理能力。

示例代码5：

// 使用分片技术存储用户信息
UserInfo userInfo = new UserInfo();
userInfo.setUserId(10001);
userInfo.setUserName("Tom");
userInfo.setAge(20);
String dataSourceName = "user_info";
try (Connection conn = dataSource.getConnection(dataSourceName);
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(
             "INSERT INTO user_info(user_id, user_name, age) VALUES(?, ?, ?)")) {
    pstmt.setInt(1, userInfo.getUserId());
    pstmt.setString(2, userInfo.getUserName());
    pstmt.setInt(3, userInfo.getAge());
    pstmt.executeUpdate();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}