hanfeng_twt
作者hanfeng_twt·2024-03-14 15:46
数据库架构师·SphereEx

漫谈“数据拆分层次对比”

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当企业数据达到一个规模后,不得不面临数据拆分的问题。使用分布式数据库是一个相对“简单”的选择。通过分布式架构可以支撑海量规模,也避免的拆分所带来的各种“麻烦”。当然,分布式数据库也不是“银弹”,会有其适用的场景。如在分布式数据库下无法解决的话,仍然是需要面临拆分问题。但如何拆分数据是一个令人头疼的问题,除了要结合业务拆分外,具体拆分的粒度也是需要关注的。可以在实例级、库级别、表级别、分区级进行拆分,不同层次的拆分各有其利弊。下文针对不同的拆分方式,进行简单的对比分析。

1. 拆分层次:实例级

在实例级拆分,即通过将原有数据拆分到多个数据库实例来承载更大规模。
❖ 架构
从架构角度来看,在实例级拆分无疑是比较彻底的,通过增加更多地实例,可以有效增加计算、存储资源。很多分布式数据库的架构,也是采用上层分布式计算层与下层单机存储引擎相结合,原理上就是在架构层拆分更多实例来支撑。每个实例都承载了一部分数据,这种情况会在一定程度上增加数据耦合,需要全部实例可用,才能提供完整的数据服务。
❖ 研发
从研发角度来看,实例级拆分无疑是很大的变化,从单一数据源变为多个数据源。针对业务开发来说,不得不去解决多数据源管理及少量跨实例的问题。一般可通过自研或引入三方的数据库访问层来解决问题,减少对开发的影响。针对数据分析类需求,更加建议将数据汇聚到AP层进行处理。无论是哪方面的调整,工作量及工作难度都较之前架构增大及复杂很多。
❖ 运维
从运维角度来看,实例级拆分意味着很多运维工作的变化。从资源管理、实例管理、备份恢复、系统优化等,都要从单实例变更为多实例。其划分为多个实例后,还需解决部分数据耦合关系所带来的问题。例如,如何实现跨实例的一致性备份、如何解决监控指标的全局汇总等。针对数据对象本身的管理,则更为复杂。前者多通过运维平台来解决多实例管理带来的工作量增多等问题;后者则通过数据库中间层可有效解决,针对多实例从逻辑上视同单一实例。
❖ 安全
从安全角度来看,实例级拆分无疑是不利的。需要解决多实例下或者说分散条件下的安全统一管理、访问能力。通过统一的安全平台或安全框架是可以在一定程度上解决的。

2. 拆分层次:库级

在库级拆分,即通过将原有数据拆分到多个数据库中。不同数据库叫法不太统一,以MySQL为例就是"show databases"看到的结果。通常也被称为不同的Schema。
❖ 架构
从架构角度来看,这种拆分方式只是在逻辑层面的一种拆分,并没有真实增加物理资源,因而对计算、存储的扩展上,达不到什么效果。从数据耦合上,还有所增加。这种拆分方式虽然没有增加资源,但是可为未来的扩展打下一定基础。例如,后续拆分给到不同实例,可以简单将某个Schema拆分出去即可,相对简化了很多。
❖ 研发
从研发角度来看,较实例级拆分要轻些,需要增加对多Schema的支持。必要的多数据源管理或部分跨Schema的问题时需要解决的。分析类的需求,可通过跨Schema的关联完成。在工作量上有一定增加,但难度相对不大。通过也可以自研或引入三方的数据库访问层来解决。
❖ 运维
从运维角度来看,应为没有引入其他实例,从日常运维、备份恢复等没什么变化。对于对象管理,是需要考虑多Schema的支持,至于性能上通过拆分Schema是否有提升不确定。使用更小的访问规模,也许性能有提升;但由于此而引入更多的关联查询,可能造成性能下降。
❖ 安全
从安全角度来看,这种方式还是会造成一定管理的复杂度。管理成本的提高跟前面实例相差不大。

3. 拆分层次:表级

表级拆分,是指将原来的单个表,拆成多个分表(表名都发生变化)。物理上从单个对象拆分为多个对象,逻辑上有时可通过诸如视图等重新装饰出一个对象。
❖ 架构
从架构角度来看,这种拆分方式是一种逻辑上的拆分,没有引入更多资源。从数据耦合度看,反而变差了。
❖ 研发
从研发角度来看,与前面库级拆分类似,都还存在一定的工作量,但相对难度不大。也多可以通过自研或引入三方数据库访问层来解决。
❖ 运维
从运维角度来看,与前面库级拆分也类似,差别不大。
❖ 安全
从安全角度来看,与前面库级拆分也类似,差别不大。

4. 拆分层次:分区级

分区是数据库层面支持的一种技术,通过将数据划分在表中的多个分区,达到数据大而化小的效果。这是一种数据库原生内置的优化能力,较之前的实例级、库级、对象级,更为轻量,且无更多感知。
❖ 架构
从架构角度来看,这种方式没有扩展现有资源,与拆分前的架构几乎没有区别。
❖ 研发
从研发角度来看,几乎没有变化。将数据存在分区中,从业务层可做到无感。原有的开发逻辑,一般都可以正常使用,只是在个别地方可能需要有所调整。
运维
从运维角度来看,资源、实例层面管理没有变化。差别较大的就是对象管理,分区级拆分提供更为灵活的管理方式,支持如分区合并、分裂、交换、清理等能力,可方便对象管理动作。从性能上看,使用分区后,数据库优化器将针对分区做更多优化动作,相对会有不错的性能提升。当然,这里需要注意下,不同数据库在分区上面的能力差异较大,有些数据库是做的相对不完善,分区可能存在较多限制。
❖ 安全
从安全角度来看,分区级拆分与拆分前没有太大变化。

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