目 录CONTENT

文章目录

读写分离 垂直分库 水平分表 分库分表区别

smallkun
2023-10-18 / 0 评论 / 0 点赞 / 133 阅读 / 862 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2023-10-18,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我删除。
  1. 读写分离(Read/Write Splitting):
    读写分离是一种数据库架构设计模式,它将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上。主要目的是提高数据库的并发处理能力和读取性能。读操作可以被分发到多个从库(只读数据库实例),而写操作则由主库(读写数据库实例)负责处理。通过这种方式,可以减轻主库的负载压力,提高系统的扩展性和性能。

  2. 垂直分库(Vertical Sharding):
    垂直分库是指根据业务功能或数据类型的不同,将一个大型数据库划分为多个独立的数据库实例。每个数据库实例存储特定的数据集合,例如将用户信息、订单数据和商品数据等分别存储在不同的数据库中。垂直分库的主要目的是将不同的业务数据隔离开来,提高数据库的性能、可扩展性和并发处理能力。但是,垂直分库增加了数据关联和跨数据库查询的复杂性。

  3. 水平分表(Horizontal Sharding):
    水平分表是指将一个大型表按照某种规则(如按照数据范围、哈希值或其他方式)拆分成多个较小的表。每个表存储部分数据行,例如将一个订单表按照订单创建日期或其他字段进行水平分表。水平分表的主要目的是提高数据库的性能和扩展性,通过将数据分散到多个表中,减轻单个表的负载压力,并允许并发处理更多的查询操作。但是,水平分表也增加了应用层处理数据的复杂性,需要在查询时对多个表进行联合查询或者进行数据合并。

  4. 分库分表:
    分库分表是综合运用垂直分库和水平分表的数据库架构设计方法。它将一个大型数据库根据业务功能或数据类型的不同进行垂直分库,然后在每个数据库实例内部,再根据某种规则进行水平分表。这样可以将数据分散到多个数据库实例和多个表中,以提高数据库的性能、扩展性和并发处理能力。分库分表是应对大规模数据存储和高并发访问的常见解决方案,但也增加了应用层处理数据关联和跨数据库查询的复杂性。

综上所述,读写分离、垂直分库、水平分表和分库分表是数据库架构设计中的不同概念,用于提高数据库性能、可扩展性和并发处理能力,但它们在数据划分和数据处理方式上有所区别。选择适当的架构模式取决于具体的应用需求和场景。

0

评论区