ホームページ >データベース >mysql チュートリアル >Mycat(4):消息表mysql数据库分表实践_MySQL
比如一个社交软件,比如像腾讯的qq。可以进行群聊天(gid),也可以单人聊天。
这里面使用到了数据库中间件mycat,和mysql数据表分区。
关于mycat分区参考:
【 数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat】
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/44046365
利用mysql分区,假设mysql数据表简单的为:
<code class="hljs sql">CREATE TABLE `group_msg` ( `id` bigint(20) NOT NULL, `gid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '', `content` varchar(4000), `create_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`,`gid`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY KEY(`gid`) PARTITIONS 100;</code>
数据表中按照gid进行分区,id不是自增,而是使用全局变量生成的。<br>
在mycat中带全局变量生成的函数。这里有个技巧,按照每一个群组做一个全局的id,每个群组的消息都是从1开始。这样每个群组的id就是聊天信息的总数,方便分页查询历史记录使用。历史记录表后面继续分析。
参考:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitioning-limitations.html
分区表可以设置的大些,因为数据放在本地切分成多个文件成本比较低。
3,配置mycat分表
由于mycat配置分表是按照分库进行的。所有需要创建多个数据库。<br>
比起表分区是麻烦点。<br>
参考之前博客:<br>
【Mycat 水平分表,垂直分表实践(2)】博客数据表拆分和全局id<br>
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/44399901<br>
其中规则xml的配置如下:
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd"> <mycat:rule xmlns:mycat="http://org.opencloudb/"> <!--article 分区配置,按照id进行模10,如果拆分成20个库模20。--> <tableRule name="mod-long"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>mod-long</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod"> <property name="count">10</property> </function> </mycat:rule>
<code class="hljs xml">分区schema配置文件:
<?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <schema name="mycat" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"> <table name="MYCAT_SEQUENCE" primaryKey="name" type="global" dataNode="nodeUser" /> </schema> <schema name="group_msg" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"> <table name="group_msg" primaryKey="gid" dataNode="nodeGroupMsg01,nodeGroupMsg02,nodeGroupMsg03,nodeGroupMsg04,nodeGroupMsg05,nodeGroupMsg06,nodeGroupMsg07,nodeGroupMsg08,nodeGroupMsg09,nodeGroupMsg10" rule="mod-long" /> </schema> <!--拆分成5 组机器,每个机器上面两个数据库。如果压力大,直接拆分成10个机器,再多拆成20个库。--> <dataNode name="nodeGroupMsg01" dataHost="dataHost01" database="group_msg_01" /> <dataNode name="nodeGroupMsg02" dataHost="dataHost01" database="group_msg_02" /> <dataNode name="nodeGroupMsg03" dataHost="dataHost02" database="group_msg_03" /> <dataNode name="nodeGroupMsg04" dataHost="dataHost02" database="group_msg_04" /> <dataNode name="nodeGroupMsg05" dataHost="dataHost03" database="group_msg_05" /> <dataNode name="nodeGroupMsg06" dataHost="dataHost03" database="group_msg_06" /> <dataNode name="nodeGroupMsg07" dataHost="dataHost04" database="group_msg_07" /> <dataNode name="nodeGroupMsg08" dataHost="dataHost04" database="group_msg_08" /> <dataNode name="nodeGroupMsg09" dataHost="dataHost05" database="group_msg_09" /> <dataNode name="nodeGroupMsg10" dataHost="dataHost05" database="group_msg_10" /> <dataHost name="dataHost01" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"> <heartbeat>select 1</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.1:3306" user="root" password="root"/> </dataHost> <dataHost name="dataHost02" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"> <heartbeat>select 1</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.2:3306" user="root" password="root"/> </dataHost> <dataHost name="dataHost03" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"> <heartbeat>select 1</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.3:3306" user="root" password="root"/> </dataHost> <dataHost name="dataHost04" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"> <heartbeat>select 1</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.4:3306" user="root" password="root"/> </dataHost> <dataHost name="dataHost05" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"> <heartbeat>select 1</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.5:3306" user="root" password="root"/> </dataHost> </mycat:schema> .
考虑按照数据库拆分成本比较高,直接拆分成10个数据库,分别放到5个机器上面。如果压力大可以直接放到10个机器上面。
实际上表分区加上mycat,一个拆了100*10个文件。按照每个文件能承载1000w条记录算,可以承受100亿数据。
这个当然是理论了。假设日活100w,每人发10条,基本上够2-3年使用的了。
4,总结
这个只是消息表的一个简单的设计方案。通过使用成熟的组件搭建的分表方案。同时利用了mysql分区和mycat分表两个结合下。
毕竟一个mysql物理机器不能分太多文件,两个结合起来效率就高了。达到一个运维成本低,毕竟线上mysql数据库要配置master-slave,拆的多维护的多。