Mysql企业实战

==========================业务垂直分割:
1》介绍说明:

    随着公司的业务规模扩展,DBA需要根据企业数据业务进行切割,垂直切割又称为纵向切割,垂直数据切割是根据企业网站业务、产品进行切分,比如:用户数        据、博客文章数据、照片数据、标签数据类型、群组数等等,每个业务都独立的分库分表进行切割. 如果一个应用只针对单纯的业务功能模块,那么可以直接连接相应       的被垂直切分的数据库,但是有些复杂的应用需要利用到相当多的业务数据,甚至牵扯到所有业务数据那么垂直切割将给应用带来一定的复杂度,而且对研发人员也会    有一定的影响,导致整个应用复杂度提升,那么Amoeba在其中充当了门面功能,疏通应用于多个数据库的通讯如果垂直切分功能:假如有有3个数据库:userdb blogdb      otherdb

2》DB架构图

          

                

================================业务水平分割 

1》介绍说明

      上次我们讲到垂值切割。那么如果垂值切割不能满足企业需求怎么办??那么我们对架构进行进一步优化,让水平切割来解决这一问题,水平切割根User_ID范      围值划分,然后再进去取模 % 2 ,那么最终得到的值只有0 和1定义到每台DB Server 上去。此范围适合用于中小DB架构扩展,我们将在下一章将讲到360度环形库     的扩展,将用于大型DB架构设计;


  需求说明:
    总用户数量500万
    User_DB 存储用户基本信息<如、登录认证、个人信息>
    Blog_DB 存储用户博客文章
    Other_DB 存储其它业务
    经过垂直分割将3个DB分割到不同的服务器上面,然后进行水平切割将DB用户量分割开来,
    User_DB1 承载250万用户的基本信息 User_ID范围值<500万 User_ID取模 % 2 取值0的读此服务器
    User_DB2 承载250万用户的基本信息 User_ID范围值<500万 User_ID取模 % 2 取值1的读此服务器

    Blog_DB1 承载250万用户的博客文章 User_ID范围值<500万 User_ID取模 % 2 取值0的读此服务器
    Blog_DB2 承载250万用户的博客文章 User_ID范围值<500万User_ID取模 % 2 取值1的读此服务器

    Other_DB1 承载250万用户的其它信息 User_ID范围值<500万User_ID取模 % 2 取值0的读此服务器
    Other_DB2 承载250万用户的其它信息 User_ID范围值<500万User_ID取模 % 2 取值1的读此服务器
    相当于2台机器针对500万用户。各承载了。2分之1,此范围可以根据ID范围值,无限扩展下去。

2》DB架构图

          

3》环境案例实战

   因为我们上面已经讲过了读写分离,这个实战案例主要讲水平分割,通过Amoeba实现分割,判断ID范围值与取模
  1>Amoeba_Server(Linux) 10.0.0.203 实现水平切割
  2>User_DBA_Server1(Linux) 10.0.0.201 承载250万用户基本信息User_ID范围值<500万 User_ID取模 % 2 取值0的读此服务器
  3>User_DBA_Server2(Linux) 10.0.0.202 承载250万用户基本信息User_ID范围值<500 User_ID取模 % 2 取值1的读此服务器
  相当于2台机器针对500万用三户。各承载了。2分之1,此范围可以根据ID范围值,无限扩展下去。注意这2台机器。并没有做主             从,是单独的两台单机MYSQL

4》设置DB_server1 DB_server2 设置Amoeba远程访问授权

  mysql-->grant all privileges on *.* to [email protected]‘%‘ identified by ‘123456‘;

  mysql-->flush privileges;

5》创建测试表

  在DB_server1 和DB_server2 上,两边的表结构以及表名是一样的。注意。
  创建t_user表
  create table zyalvin (
    user_id integer unsigned not null,
    user_name varchar(45),
    user_address varchar(100),
    primary key (user_id)
      )engine=innodb;
  Query OK, 0 rows affected (0.01 sec      

6》配置Amoeba IP 与用户

  vim /usr/local/amoeba/conf/amoeba.xml

         

7》配置Server1和Server2

  配置Server1:

           

           配置Server2

              

                   

8》配置水平分割规则

  # vim /usr/local/amoeba/conf/rule.xml
  tableRule name=”zyalvin,t_user”可以多个表,

         

          启动服务
     #:nohup bash -x amoeba &   

9》插入测试数据

  在Amoeba Server登录:
  # mysql -uroot -p123456 -h 192.168.100.214 -P 9006
    mysql->use zytest;
   mysql->insert into zyalvin(user_id,user_name,user_address)values(‘1‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘2‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘3‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘4‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘5‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘6‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘7‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin user_id,user_name,user_address)values(‘8‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘9‘,‘user1‘,‘China‘);
   mysql->insert into zyalvin (user_id,user_name,user_address)values(‘10‘,‘user1‘,‘China‘);
   DB_server1查看,偶数全部写入了server1

          

          DB_server2 查看,奇数全部写入了server2

            

总结:
    (1)amoeba 是根据 sql 解析来进行水平切分的,需要把切分的关键字段(这里是user_id),加入到insert sql语句中,否则切分规              则无效。无效后,会在 server1, server2 均都插入数据。
    (2)amoeba插入数据的时候必须先use dbname(比如要先use test库名,或者查询带上库名和表名,test.t_user) 否则插入数据会默         认插到server1上面
    (3)在rule.xml 指定的ID范围,在插入数据user_id的时候,不能超过这个范围,否则分片无效,比如定义的ID范围为:1-500000号
    insert into zyalvin(user_id,user_name,user_address)values(‘5000001‘,‘user1‘,‘China‘);如果插入ID超过5000000,变成了                   5000001的话那么这个数据将同时写到server1和server2 导致分片无效。

打开以.xml结尾的文件出现乱码时,用以下方法处理:

         

时间: 2024-08-30 09:57:53

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