本文，將介紹數據庫架構設計中的一些基本概念，常見問題以及對應解決方案，為了便於讀者理解，將以“用戶中心”數據庫為例，講解數據庫架構設計的常見玩法。
一、用戶中心
用戶中心是一個常見業務，主要提供用戶註冊、登錄、信息查詢與修改的服務，其核心元數據為：
User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …)
其中：
- uid為用戶ID，主鍵
- uname, passwd, sex, age, nickname, …等為用戶的屬性
數據庫設計上，一般來說在業務初期，單庫單表就能夠搞定這個需求。
二、圖示說明
為了方便大家理解，後文圖片說明較多，其中：
- “灰色”方框，表示service，服務
- “紫色”圓框，標識master，主庫
- “粉色”圓框，表示slave，從庫
三、單庫架構
最常見的架構設計如上：
- user-service：用戶中心服務，對調用者提供友好的RPC接口
- user-db：一個庫進行數據存儲
四、分組架構
什麼是分組？
答：分組架構是最常見的一主多從，主從同步，讀寫分離數據庫架構：
- user-service：依舊是用戶中心服務
- user-db-M(master)：主庫，提供數據庫寫服務
- user-db-S(slave)：從庫，提供數據庫讀服務
主和從構成的數據庫集群稱為“組”。
分組有什麼特點？
答：同一個組裡的數據庫集群：
- 主從之間通過binlog進行數據同步
- 多個實例數據庫結構完全相同
- 多個實例存儲的數據也完全相同，本質上是將數據進行復制
分組架構究竟解決什麼問題？
答：大部分互聯網業務讀多寫少，數據庫的讀往往最先成為性能瓶頸，如果希望：
- 線性提升數據庫讀性能
- 通過消除讀寫鎖衝突提升數據庫寫性能
- 通過冗餘從庫實現數據的“讀高可用”
此時可以使用分組架構，需要注意的是，分組架構中，數據庫的主庫依然是寫單點。
一句話總結，分組解決的是“數據庫讀寫高併發量高”問題，所實施的架構設計。
五、分片架構
什麼是分片？
答：分片架構是大夥常說的水平切分(sharding)數據庫架構：
- user-service：依舊是用戶中心服務
- user-db1：水平切分成2份中的第一份
- user-db2：水平切分成2份中的第二份
分片後，多個數據庫實例也會構成一個數據庫集群。
水平切分，到底是分庫還是分表？
答：強烈建議分庫，而不是分表，因為：
- 分表依然公用一個數據庫文件，仍然有磁盤IO的競爭
- 分庫能夠很容易的將數據遷移到不同數據庫實例，甚至數據庫機器上，擴展性更好
水平切分，用什麼算法？
答：常見的水平切分算法有“範圍法”和“哈希法”：
範圍法如上圖：以用戶中心的業務主鍵uid為劃分依據，將數據水平切分到兩個數據庫實例上去：
- user-db1：存儲0到1千萬的uid數據
- user-db2：存儲0到2千萬的uid數據
哈希法如上圖：也是以用戶中心的業務主鍵uid為劃分依據，將數據水平切分到兩個數據庫實例上去：
- user-db1：存儲uid取模得1的uid數據
- user-db2：存儲uid取模得0的uid數據
這兩種方法在互聯網都有使用，其中哈希法使用較為廣泛。
分片有什麼特點？
答：同一個分片裡的數據庫集群：
- 多個實例之間本身不直接產生聯繫，不像主從間有binlog同步
- 多個實例數據庫結構，也完全相同
- 多個實例存儲的數據之間沒有交集，所有實例間數據並集構成全局數據
分片架構究竟解決什麼問題？
答：大部分互聯網業務數據量很大，單庫容量容易成為瓶頸，此時通過分片可以：
- 線性提升數據庫寫性能，需要注意的是，分組架構是不能線性提升數據庫寫性能的
- 降低單庫數據容量
一句話總結，分片解決的是“數據庫數據量大”問題，所實施的架構設計。
六、分組+分片架構
如果業務讀寫併發量很高，數據量也很大，通常需要實施分組+分片的數據庫架構：
- 通過分片來降低單庫的數據量，線性提升數據庫的寫性能
- 通過分組來線性提升數據庫的讀性能，保證讀庫的高可用
七、垂直切分
除了水平切分，垂直切分也是一類常見的數據庫架構設計，垂直切分一般和業務結合比較緊密。
還是以用戶中心為例，可以這麼進行垂直切分：
User(uid, uname, passwd, sex, age, …)
User_EX(uid, intro, sign, …)
- 垂直切分開的表，主鍵都是uid
- 登錄名，密碼，性別，年齡等屬性放在一個垂直表（庫）裡
- 自我介紹，個人簽名等屬性放在另一個垂直表（庫）裡
如何進行垂直切分？
答：根據業務對數據進行垂直切分時，一般要考慮屬性的“長度”和“訪問頻度”兩個因素：
- 長度較短，訪問頻率較高的放在一起
- 長度較長，訪問頻度較低的放在一起
這是因為，數據庫會以行(row)為單位，將數load到內存(buffer)裡，在內存容量有限的情況下，長度短且訪問頻度高的屬性，內存能夠load更多的數據，命中率會更高，磁盤IO會減少，數據庫的性能會提升。
垂直切分有什麼特點？
答：垂直切分和水平切有相似的地方，又不太相同：
- 多個實例之間也不直接產生聯繫，即沒有binlog同步
- 多個實例數據庫結構，都不一樣
- 多個實例存儲的數據之間至少有一列交集，一般來說是業務主鍵，所有實例間數據並集構成全局數據
垂直切分解決什麼問題？
答：垂直切分即可以降低單庫的數據量，還可以降低磁盤IO從而提升吞吐量，但它與業務結合比較緊密，並不是所有業務都能夠進行垂直切分的。
八、總結
文章較長，希望至少記住這麼幾點：
- 業務初期用單庫
- 讀壓力大，讀高可用，用分組
- 數據量大，寫線性擴容，用分片
- 屬性短，訪問頻度高的屬性，垂直拆分到一起
希望大夥有收穫。
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