?分布式數(shù)據(jù)庫,無疑是近些年來數(shù)據(jù)庫領域的重大技術進步。越來越多的用戶考慮將傳統(tǒng)集中式或單機數(shù)據(jù)庫,遷移到分布式數(shù)據(jù)庫。然而,正如同其他新技術一樣,使用分布式數(shù)據(jù)庫同樣面臨一定的使用門檻。如何平滑地遷移到這一新架構,享受新架構帶來的優(yōu)勢的同時,還需規(guī)避潛在的劣勢。盡管很多分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,正努力降低使用門檻,讓用戶近似傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的體驗去使用它,但這一過程仍面臨諸多問題。此外,要想更好地使用分布式數(shù)據(jù)庫,是需要其實現(xiàn)細節(jié)有著更多的了解。本文,嘗試從研發(fā)角度談談,如何上手分布式數(shù)據(jù)庫,針對常見的如何做表分片、如何選擇分片鍵等問題加以描述。為了降低過程難度,結合之前在項目實施中的一點經(jīng)驗,自己也嘗試編寫工具來方便遷移分析。
1. 分布式數(shù)據(jù)庫設計要點
1).選擇分片對象
分布式數(shù)據(jù)庫設計的第一個要點,就是選擇需分片的對象。這其中需考慮幾個問題:
數(shù)據(jù)規(guī)模
一般來說,選擇分布式數(shù)據(jù)庫的常見原因之一就是原有數(shù)據(jù)庫容量不足,通過分布式架構存儲更多的數(shù)據(jù)。因此,大數(shù)據(jù)量的表是優(yōu)先采用分片設計的首要理由。當然,也存在些特例情況,如表雖然規(guī)模很大,但無法明確使用到部分數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)不經(jīng)常使用等,也可考慮使用數(shù)據(jù)分析或大數(shù)據(jù)平臺。
熱點表
還有一種常見的的情況是表雖然不大,但非常熱,在單機或集中式架構下成為熱點,存在性能擴展的瓶頸。這種情況下,也適合采用分片方式將其分而治之。
管理需求
第三種情況是有些表有著管理需求,如歸檔、清理、備份等,也可以通過分片設計更精準地滿足此類需求。
誤區(qū):所有表都需要分片
在分布式數(shù)據(jù)庫下,是否是所有對象都需要分片呢?答案是否定的。當表采用分片化設計后,在享受到分片帶來的收益的同時,勢必也會有損失。如數(shù)據(jù)庫約束會受到限制、數(shù)據(jù)表訪問存在約束、數(shù)據(jù)庫結構變更更為復雜等。因此,在分布式數(shù)據(jù)庫下仍可考慮采用“單表”設計。此時,就需要考慮如存儲位置(單片或廣播)等。
2).選擇分片鍵
當確定了哪些表采用分片設計后,后面的問題就是確定每個表的分片鍵如何選擇?這往往也是分布式改造中最難取舍的地方。因為,分布式數(shù)據(jù)庫下,數(shù)據(jù)只能按照一種方式分布。數(shù)據(jù)分布的方式主要就是由分片鍵字段和選擇的分片算法來確定。因此,選擇一個最具有代表意義的字段最為分片鍵尤為重要。而選擇依據(jù)主要是看表是如何被訪問的及字段的數(shù)據(jù)特征,根據(jù)多種因素綜合考慮。當表按照某種分片邏輯拆分后,其他無法使用該拆分邏輯進行的訪問又該如何處理呢?這是可考慮如異構二級索引、冗余對象等方式來解決了。下文介紹的小工具,就是從SQL語句的角度分析潛在的劃分依據(jù),供設計者參考。后面將詳細展開說明。
3).關聯(lián)對象設計
當表確定了分片方式后,其關聯(lián)對象需同步進行設計。這里面設計包括:
約束
在分布式架構下,傳統(tǒng)的約束會受到很大限制,這其中包括主鍵、外鍵、非空、唯一、檢查五類。很多分布式數(shù)據(jù)庫不再支持上面這些約束中的部分。這時就需在設計時有所考慮,將約束能力上移到應用側去解決。
索引
索引,是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫訪問最常用的手段之一。在分布式架構下,索引能力同樣有所限制。一般來說,若索引字段前綴包含分片字段,還可以支持;否則,只能通過異構索引方式來實現(xiàn)。可簡單理解為,分布式架構下的索引就是按照另一種方式存儲的分片表。當然,過多的索引在分布式架構下,開銷也是很大的。因此,因分布式架構下分片內的數(shù)據(jù)已經(jīng)有限,某些索引是可以考慮不再創(chuàng)建。
序列
序列,主要是為了滿足唯一性或自增類需求的。這一能力在單機或集中式架構下比較簡單,在分布式架構下通常可考慮用“分布式ID”的方式實現(xiàn)。功能上較之前還是有所限制,特別是自增需求。有些分布式數(shù)據(jù)庫雖然支持,但性能也會較差。
視圖
一般來說,分布式數(shù)據(jù)庫支持簡單視圖,對于復雜視圖來說則各有差異。此外,需要注意的是優(yōu)化器的差異。針對視圖類的優(yōu)化,是比較考驗優(yōu)化器能力的,這點各家產(chǎn)品差異較大。
庫內計算(存儲過程、函數(shù)、觸發(fā)器等)
針對庫內計算,是單機或集中式數(shù)據(jù)庫的一大優(yōu)勢。離數(shù)據(jù)越近的運算,其效率往往也越高,但對于分布式數(shù)據(jù)庫,存在較大技術難點。目前行業(yè)內,能較完美地支持分布式架構下的庫內計算,尚有不小的差距。建議還是在應用側去解決。
4).關聯(lián)語句驗證
在做好上述分片設計后,很重要的一步就是要驗證上面設計是否滿足需要。驗證的方式就是將對象關聯(lián)的語句提取出來,分析在分布式條件下的運行情況。這里包括語法是否支持、語義是否等價、效率是否有保障?若上述驗證不滿足預期,就需要考慮做出調整。有些可通過改寫方式解決,有些更為復雜情況可能需考慮在應用側甚至架構層面來解決。這一過程也是很多分布式改造的痛點,存在大量驗證過程。
5).其他需考慮因素
除去上述要點外,還有其他因素值得關注:
分區(qū)表情況
在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中,應對海量數(shù)據(jù)規(guī)模的有效手段之一就是分區(qū)。是否在分片條件下仍然使用分區(qū),是需要綜合考慮的。原則上來講,數(shù)據(jù)經(jīng)過分片設計,已經(jīng)減少處理規(guī)模,分區(qū)必要性有所降低,要綜合考慮。
復雜計算情況
分布式架構下,有些計算是無法下推到分片內完成的,這就需要提取分片數(shù)據(jù),匯聚后計算。這對于上面的計算層的壓力較大,也會造成很大的資源開銷。這點要關注到分布式數(shù)據(jù)庫的處理邏輯,驗證其這方面能力如何。
數(shù)據(jù)分析需求
針對數(shù)據(jù)分析類需求,很多分布式數(shù)據(jù)庫考慮到這點,引入諸如HTAP方向的技術能力來解決。有此類需求的場景,需重點驗證。
2. 工具實踐:分片設計輔助分析
如上面闡述,在分布式數(shù)據(jù)庫改造中,選擇需分片的表、確定分片字段及方式是非常重要的環(huán)節(jié)。之前在不少客戶實施過程中,這一過程較為繁瑣。雖然通過用戶培訓,能夠了解原理上手設計,但在實操中如何從紛繁復雜的運行環(huán)境中找到要點,在眾多可能選擇中選出相對較優(yōu)仍比較困難。為解決上述問題,自己嘗試通過工具解決上述痛點,降低遷移難度、減少工作量。其原理是以運行環(huán)境中SQL為輸入,通過解析SQL語句,找到業(yè)務核心對象及使用方式;再關聯(lián)數(shù)據(jù)字典提取數(shù)據(jù)特征,方便設計者快速做出選擇且不遺漏重要信息。下面根據(jù)工具輸出,簡單介紹下,感興趣者可與我私聊。
1).輸出解讀
概覽信息
此部分主要為概覽性信息,主要包括數(shù)據(jù)庫及分析語句。
此部分為收集數(shù)據(jù)庫信息。目前支持MySQL,其他數(shù)據(jù)庫可擴展支持。
此部分為分析SQL文本。根據(jù)輸入,可能為多條。
設計參考
此部分是根據(jù)輸入的SQL語句,提取出表。根據(jù)數(shù)據(jù)字典信息提取表的統(tǒng)計信息。這里需重點關注表大小。如上面所說,表大小分片設計的考慮因素之一。小規(guī)模的表,是可以考慮設計為單表或廣播表。
此部分是根據(jù)數(shù)據(jù)表,提取索引信息。這些原有的索引設計,可作為后續(xù)分片設計的參考之一。此外,分片情況下索引代價過大,也可根據(jù)此信息做取舍設計。
此部分根據(jù)SQL語句解析結果,提取關聯(lián)或過濾謂詞;并進一步將謂詞左右的字段及字段數(shù)據(jù)特征顯示出來。這些提取出的字段,可作為分片鍵字段選擇的重要參考依據(jù)。其對應的數(shù)據(jù)類型、是否為空、基數(shù)及使用它的謂詞,可方便設計者快速決策。
2).使用建議
工具使用上,可依據(jù)如下步驟:
提取業(yè)務SQL。可通過系統(tǒng)日志、數(shù)據(jù)庫日志等,提取業(yè)務SQL,作為工具輸入。提取的SQL需真實反應線上情況,不遺漏重要的業(yè)務SQL。
分析業(yè)務SQL。通過工具分析提取SQL,獲取輸出報告。
輔助設計。得到報告后,可根據(jù)數(shù)據(jù)量定位待分片表;根據(jù)表字段及謂詞字段,確定分片鍵的范圍;根據(jù)前面信息和索引,做出初步的設計決策。
驗證設計。根據(jù)初步的設計結果,在分布式環(huán)境下驗證上述設計,判斷是否滿足之前提到的語法、語義及性能。
3).增強改進
這一工具,目前僅考慮到SQL文本,未來可增加對runtime信息的捕獲能力,可更為準確描述業(yè)務負載。從上述信息中增加對不同語句權重,為后續(xù)設計判斷提供更為豐富的依據(jù)。?