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数据库分散存储问题的解决

作者:佚名    文章来源:赛迪网    更新时间:2009-4-8 22:54:07

前言:


网站在Web 2.0时代,时常面临迅速增加的访问量(这是好事情),但是我们的应用如何满足用户的访问需求,而且基本上我们看到的情况都是性能瓶颈都是在数据库上,这 个不怪数据库,毕竟要满足很大访问量确实对于任何一款数据库都是很大的压力,不论是商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2之类,还是开源的MySQL、PostgreSQL,都是很大的挑战,解决的方法很简单,就是把数据分散在不同的数据库上(可以是硬 件上的,也可以是逻辑上的),本文就是主要讨论数据库分散存储的的问题。

目前主要分布存储的方式都是按照一定的方式进行切分,主要是垂直切分(纵向)和水平切分(横向)两种方式,当然,也有两种结合的方式,达到更到的切分粒度。


◆1. 垂直切分(纵向)数据是数据库切分按照网站业务、产品进行切分,比如用户数据、博客文章数据、照片数据、标签数据、群组数据等等每个业务一个独立的数据库或者数据库服务器。

◆2. 水平切分(横向)数据是把所有数据当作一个大产品,但是把所有的平面数据按照某些Key(比如用户名)分散在不同数据库或者数据库服务器上,分散对数据访问的压力,这种方式也是本文主要要探讨的。


本文主要针对的的 MySQL/PostgreSQL 类的开源数据库,同时平台是在 Linux/FreeBSD,使用 PHP/Perl/Ruby/Python 等脚本语言,搭配 Apache/Lighttpd 等Web服务器 的平台下面的Web应用,不讨论静态文件的存储,比如视频、图片、CSS、JS,那是另外一个话题。


说明:下面将会反复提到的一个名次“节点”(Node),指的是一个数据库节点,可能是物理的一台数据库服务器,也可能是一个数据库,一般情况是指一台数据库服务器,并且是具有 Master/Slave 结构的数据库服务器,我们查看一下图片,了解这样节点的架构:

 数据库分散存储问题的解决(图一)
(图1)

一、基于散列的分布方式


1.散列方式介绍

基 于散列(Hash)的分布存储方式,主要是依赖主要Key和散列算法,比如以用户为主的应用主要的角色就是用户,那么做Key的就可以是用户ID或者是用 户名、邮件地址之类(该值必须在站点中随处传递),使用这个唯一值作为Key,通过对这个Key进行散列算法,把不同的用户数据分散在不同的数据库节点 (Node)上。


我们通过简单的实例来描述这个问题:比如有一个应用,Key是用户ID,拥有10个数据库节点,最简单的散列算法是我们 用户ID数模以我们所有节点数,余数就是对应的节点机器,算法:所在节点 = 用户ID % 总节点数,那么,用户ID为125的用户所在节点:125 % 10 = 5,那么应该在名字为5的节点上。同样的,可以构造更为强大合理的Hash算法来更均匀的分配用户到不同的节点上。


我们查看一下采用散列分布方式的数据结构图:

 数据库分散存储问题的解决(图二)
(图2)

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