當(dāng)系統(tǒng)要滿足每秒數(shù)萬次的讀寫請求的需求時，我們可以用分布式計算、編寫優(yōu)良的程序代碼、對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作、建立廣泛的索引、建立緩存機(jī)制、加大虛擬內(nèi)存、分批處理、使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲、使用負(fù)載均衡技術(shù)、將數(shù)據(jù)庫的讀寫分離等等來解決數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)訪問的問題。
隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的廣泛普及，海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問成為了系統(tǒng)設(shè)計的瓶頸問題。對于一個大型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，每天百萬級甚至上億的PV（page view即頁面瀏覽量）無疑對數(shù)據(jù)庫造成了相當(dāng)高的負(fù)載。對于系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性造成了極大的問題。
一、那么數(shù)據(jù)庫如何處理海量數(shù)據(jù)呢？
1、編寫優(yōu)良的程序代碼
處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機(jī)制等。
2、對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作
對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作十分必要，例如針對按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進(jìn)行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫有不同的分區(qū)方式，不過處理機(jī)制大體相同。例如SQL Server的數(shù)據(jù)庫分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負(fù)荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。
3、建立廣泛的索引
對海量的數(shù)據(jù)處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng)索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對 經(jīng)常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時，曾經(jīng)在一個ETL流程中，當(dāng)插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合 完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機(jī)，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
注解：（數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)）
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽?。╡xtract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉庫，但其對象并不限于數(shù)據(jù)倉庫。
ETL是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。
4、加大虛擬內(nèi)存
如果系統(tǒng)資源有限，內(nèi)存提示不足，則可以靠增加虛擬內(nèi)存來解決。筆者在實際項目中曾經(jīng)遇到針對18億條的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，內(nèi)存為1GB，1個P4 2.4G的CPU，對這么大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行聚合操作是有問題的，提示內(nèi)存不足，那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū)上分別建立了6個 4096M的磁盤分區(qū)，用于虛擬內(nèi)存，這樣虛擬的內(nèi)存則增加為 4096*6 + 1024 = 25600 M，解決了數(shù)據(jù)處理中的內(nèi)存不足問題。
5、分批處理
海量數(shù)據(jù)處理難因為數(shù)據(jù)量大，那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問題其中一個技巧是減少數(shù)據(jù)量?？梢詫Ａ繑?shù)據(jù)分批處理，然后處理后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行合并操作，這樣逐 個擊破，有利于小數(shù)據(jù)量的處理，不至于面對大數(shù)據(jù)量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進(jìn)行，如果不允許拆分?jǐn)?shù)據(jù)，還需要另想辦法。不過一般的數(shù)據(jù)按 天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分開處理。
6、使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲
數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。
注解：當(dāng)今的數(shù)據(jù)處理大致可以分成兩大類：聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）、聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。下表列出了OLTP與OLAP之間的比較。
7、使用采樣數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進(jìn)行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，抽取出400萬行，經(jīng)測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數(shù)值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進(jìn)行處理。
海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢，對數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準(zhǔn)確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進(jìn)行廣泛深入的研究。
二、下面注意講解下負(fù)載均衡技術(shù)、數(shù)據(jù)庫的讀寫分離、數(shù)據(jù)庫拆分(分布式)
1、負(fù)載均衡技術(shù)
負(fù)載均衡集群是由一組相互獨立的計算機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成，通過常規(guī)網(wǎng)絡(luò)或?qū)Ｓ镁W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，由路由器銜接在一起，各節(jié)點相互協(xié)作、共同負(fù)載、均衡壓力，對客戶端來說，整個群集可以視為一臺具有超高性能的獨立服務(wù)器。
實現(xiàn)原理
實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的負(fù)載均衡技術(shù)，首先要有一個可以控制連接數(shù)據(jù)庫的控制端。在這里，它截斷了數(shù)據(jù)庫和程序的直接連接，由所有的程序來訪問這個中間層，然后再由中間層來訪問數(shù)據(jù)庫。這樣，我們就可以具體控制訪問某個數(shù)據(jù)庫了，然后還可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫的當(dāng)前負(fù)載采取有效的均衡策略，來調(diào)整每次連接到哪個數(shù)據(jù)庫。
實現(xiàn)多據(jù)庫數(shù)據(jù)同步
對于負(fù)載均衡，最重要的就是所有服務(wù)器的數(shù)據(jù)都是實時同步的。這是一個集群所必需的，因為，如果數(shù)不據(jù)實時、不同步，那么用戶從一臺服務(wù)器讀出的數(shù)據(jù)，就有別于從另一臺服務(wù)器讀出的數(shù)據(jù)，這是不能允許的。所以必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步。這樣，在查詢的時候就可以有多個資源，實現(xiàn)均衡。比較常用的方法是Moebius for SQL Server集群，Moebius for SQL Server集群采用將核心程序駐留在每個機(jī)器的數(shù)據(jù)庫中的辦法，這個核心程序稱為Moebius for SQL Server 中間件，主要作用是監(jiān)測數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)的變化并將變化的數(shù)據(jù)同步到其他數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)同步完成后客戶端才會得到響應(yīng)，同步過程是并發(fā)完成的，所以同步到多個數(shù)據(jù)庫和同步到一個數(shù)據(jù)庫的時間基本相等；另外同步的過程是在事務(wù)的環(huán)境下完成的，保證了多份數(shù)據(jù)在任何時刻數(shù)據(jù)的一致性。正因為Moebius 中間件宿主在數(shù)據(jù)庫中的創(chuàng)新，讓中間件不但能知道數(shù)據(jù)的變化，而且知道引起數(shù)據(jù)變化的SQL語句，根據(jù)SQL語句的類型智能的采取不同的數(shù)據(jù)同步的策略以保證數(shù)據(jù)同步成本的最小化。
數(shù)據(jù)條數(shù)很少，數(shù)據(jù)內(nèi)容也不大，則直接同步數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)條數(shù)很少，但是里面包含大數(shù)據(jù)類型，比如文本，二進(jìn)制數(shù)據(jù)等，則先對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮然后再同步，從而減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用和傳輸所用的時間。
數(shù)據(jù)條數(shù)很多，此時中間件會拿到造成數(shù)據(jù)變化的SQL語句， 然后對SQL語句進(jìn)行解析，分析其執(zhí)行計劃和執(zhí)行成本，并選擇是同步數(shù)據(jù)還是同步SQL語句到其他的數(shù)據(jù)庫中。此種情況應(yīng)用在對表結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整或者批量更改數(shù)據(jù)的時候非常有用。
優(yōu)缺點
(1) 擴(kuò)展性強(qiáng)：當(dāng)系統(tǒng)要更高數(shù)據(jù)庫處理速度時，只要簡單地增加數(shù)據(jù)庫服務(wù)器就 可以得到擴(kuò)展。
(2) 可維護(hù)性：當(dāng)某節(jié)點發(fā)生故障時，系統(tǒng)會自動檢測故障并轉(zhuǎn)移故障節(jié)點的應(yīng)用，保證數(shù)據(jù)庫的持續(xù)工作。
(3) 安全性：因為數(shù)據(jù)會同步的多臺服務(wù)器上，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的冗余，通過多份數(shù)據(jù)來保證安全性。另外它成功地將數(shù)據(jù)庫放到了內(nèi)網(wǎng)之中，更好地保護(hù)了數(shù)據(jù)庫的安全性。
(4) 易用性：對應(yīng)用來說完全透明，集群暴露出來的就是一個IP
2、數(shù)據(jù)庫的讀寫分離
實現(xiàn)原理
讀寫分離簡單的說是把對數(shù)據(jù)庫讀和寫的操作分開對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，這樣能有效地減輕數(shù)據(jù)庫壓力，也能減輕io壓力。主數(shù)據(jù)庫提供寫操作，從數(shù)據(jù)庫提供讀操作，其實在很多系統(tǒng)中，主要是讀的操作。當(dāng)主數(shù)據(jù)庫進(jìn)行寫操作時，數(shù)據(jù)要同步到從的數(shù)據(jù)庫，這樣才能有效保證數(shù)據(jù)庫完整性。
(ebay的讀寫比率是260:1,ebay的讀寫分離)
(微軟數(shù)據(jù)庫分發(fā))
實現(xiàn)方法
在MS Sql server中可以使用發(fā)布定義的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫復(fù)制，實現(xiàn)讀寫分離，復(fù)制是將一組數(shù)據(jù)從一個數(shù)據(jù)源拷貝到多個數(shù)據(jù)源的技術(shù)，是將一份數(shù)據(jù)發(fā)布到多個存儲站點上的有效方式。使用復(fù)制技術(shù)，用戶可以將一份數(shù)據(jù)發(fā)布到多臺服務(wù)器上。復(fù)制技術(shù)可以確保分布在不同地點的數(shù)據(jù)自動同步更新，從而保證數(shù)據(jù)的一致性。SQL SERVER復(fù)制技術(shù)類型有三種，分別是：快照復(fù)制、事務(wù)復(fù)制、合并復(fù)制。SQL SERVER 主要采用出版物、訂閱的方式來處理復(fù)制。源數(shù)據(jù)所在的服務(wù)器是出版服務(wù)器，負(fù)責(zé)發(fā)表數(shù)據(jù)。出版服務(wù)器把要發(fā)表的數(shù)據(jù)的所有改變情況的拷貝復(fù)制到分發(fā)服務(wù)器，分發(fā)服務(wù)器包含有一個分發(fā)數(shù)據(jù)庫，可接收數(shù)據(jù)的所有改變，并保存這些改變，再把這些改變分發(fā)給訂閱服務(wù)器。
優(yōu)缺點
(1)數(shù)據(jù)的實時性差:數(shù)據(jù)不是實時同步到自讀服務(wù)器上的，當(dāng)數(shù)據(jù)寫入主服務(wù)器后，要在下次同步后才能查詢到。
(2)數(shù)據(jù)量大時同步效率差：單表數(shù)據(jù)量過大時插入和更新因索引,磁盤IO等問題，性能會變的很差。
(3)同時連接多個（至少兩個）數(shù)據(jù)庫：至少要連接到兩個數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，實際的讀寫操作是在程序代碼中完成的，容易引起混亂
(4)讀具有高性能高可靠性和可伸縮:只讀服務(wù)器，因為沒有寫操作，會大大減輕磁盤IO等性能問題，大大提高效率；只讀服務(wù)器可以采用負(fù)載均衡，主數(shù)據(jù)庫發(fā)布到多個只讀服務(wù)器上實現(xiàn)讀操作的可伸縮性。
3、數(shù)據(jù)庫拆分(分布式)
通過某種特定的條件，將存放在同一個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分散存放到多個數(shù)據(jù)庫上，實現(xiàn)分布存儲，通過路由規(guī)則路由訪問特定的數(shù)據(jù)庫，這樣一來每次訪問面對的就不是單臺服務(wù)器了，而是N臺服務(wù)器，這樣就可以降低單臺機(jī)器的負(fù)載壓力。
垂直(縱向)拆分：是指按功能模塊拆分，比如分為訂單庫、商品庫、用戶庫...這種方式多個數(shù)據(jù)庫之間的表結(jié)構(gòu)不同。
水平(橫向)拆分：將同一個表的數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊保存到不同的數(shù)據(jù)庫中，這些數(shù)據(jù)庫中的表結(jié)構(gòu)完全相同。
（縱向拆分）
（橫向拆分）
實現(xiàn)原理
使用垂直拆分，主要要看應(yīng)用類型是否合適這種拆分方式，如系統(tǒng)可以分為，訂單系統(tǒng)，商品管理系統(tǒng)，用戶管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)比較明的，垂直拆分能很好的起到分散數(shù)據(jù)庫壓力的作用。業(yè)務(wù)模塊不明晰，耦合（表關(guān)聯(lián)）度比較高的系統(tǒng)不適合使用這種拆分方式。但是垂直拆分方式并不能徹底解決所有壓力問題，例如 有一個5000w的訂單表，操作起來訂單庫的壓力仍然很大，如我們需要在這個表中增加（insert）一條新的數(shù)據(jù)，insert完畢后，數(shù)據(jù)庫會針對這張表重新建立索引，5000w行數(shù)據(jù)建立索引的系統(tǒng)開銷還是不容忽視的，反過來，假如我們將這個表分成100個table呢，從table_001一直到table_100，5000w行數(shù)據(jù)平均下來，每個子表里邊就只有50萬行數(shù)據(jù)，這時候我們向一張只有50w行數(shù)據(jù)的table中insert數(shù)據(jù)后建立索引的時間就會呈數(shù)量級的下降，極大了提高了DB的運行時效率，提高了DB的并發(fā)量，這種拆分就是橫向拆分
實現(xiàn)方法
垂直拆分，拆分方式實現(xiàn)起來比較簡單，根據(jù)表名訪問不同的數(shù)據(jù)庫就可以了。橫向拆分的規(guī)則很多，這里總結(jié)前人的幾點，
(1)順序拆分
如可以按訂單的日前按年份才分，2003年的放在db1中，2004年的db2,以此類推。當(dāng)然也可以按主鍵標(biāo)準(zhǔn)拆分。
優(yōu)點：可部分遷移
缺點：數(shù)據(jù)分布不均，可能2003年的訂單有100W，2008年的有500W。
(2)hash取模分
對user_id進(jìn)行hash（或者如果user_id是數(shù)值型的話直接使用user_id的值也可），然后用一個特定的數(shù)字，比如應(yīng)用中需要將一個數(shù)據(jù)庫切分成4個數(shù)據(jù)庫的話，我們就用4這個數(shù)字對user_id的hash值進(jìn)行取模運算，也就是user_id%4,這樣的話每次運算就有四種可能：結(jié)果為1的時候?qū)?yīng)DB1；結(jié)果為2的時候?qū)?yīng)DB2；結(jié)果為3的時候?qū)?yīng)DB3；結(jié)果為0的時候?qū)?yīng)DB4，這樣一來就非常均勻的將數(shù)據(jù)分配到4個DB中。
優(yōu)點：數(shù)據(jù)分布均勻
缺點：數(shù)據(jù)遷移的時候麻煩；不能按照機(jī)器性能分?jǐn)倲?shù)據(jù) 。
(3)在認(rèn)證庫中保存數(shù)據(jù)庫配置
就是建立一個DB，這個DB單獨保存user_id到DB的映射關(guān)系，每次訪問數(shù)據(jù)庫的時候都要先查詢一次這個數(shù)據(jù)庫，以得到具體的DB信息，然后才能進(jìn)行我們需要的查詢操作。
優(yōu)點：靈活性強(qiáng)，一對一關(guān)系
缺點：每次查詢之前都要多一次查詢，會造成一定的性能損失。
