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MySQL分表實現上百萬上千萬記錄分布存儲的批量查詢設計模式詳解

2019-12-30 15:44MYSQL教程網 Mysql

本篇文章是對使用MySQL分表實現上百萬上千萬記錄分布存儲的批量查詢設計模式進行了詳細的分析介紹,需要的朋友參考下

我們知道可以將一個海量記錄的 MySQL 大表根據主鍵、時間字段,條件字段等分成若干個表甚至保存在若干服務器中。 
唯一的問題就是跨服務器批量查詢麻煩,只能通過應用程序來解決。談談在Java中的解決思路。其他語言原理類似。
這里說的分表不是 MySQL 5.1 的 partition,而是人為把一個表分開存在若干表或不同的服務器。
1. 應用程序級別實現
見示意圖

MySQL分表實現上百萬上千萬記錄分布存儲的批量查詢設計模式詳解

electThreadManager 分表數據查詢管理器
它為分表的每個database or server 建立一個 thread pool
addTask() - 添加任務
stopTask() - 停止任務
getResult() - 獲取執行結果
最快的執行時間 = 最慢的 MySQL 節點查詢消耗時間
最慢的執行時間 = 超時時間

某個 ThreadPool 忙時候處理流程
1. 假如 ThreadPoolN 非常忙,(也意味 DB N 非常忙);
2. 新的查詢任務到來,addTask(), 新的任務的一個thread加到ThreadPoolN任務排隊中
3. 外層應用已經獲得其他 thread 返回結果,繼續等待
4. 外層應用等待超時的時間到,調用 stopTask() 設置該任務全部 thread 中的停止標志, 外層應用返回。
5. 若干時間后,ThreadPoolN取到該排隊 Thread, 因為設置了停止位,線程直接運行完成。
2. JDBC 層實現
做一個 JDBC Driver 的包裝,攔截 PreparedStatement, Statement 的 executeQuery()
然后調用 SelectThreadManager 完成
3. MySQL partition
MySQL 5.1 的 partition 功能由于單張表的數據跨文件,批量查詢時候同樣存在上述問題,不過它是在 MySQL 內部實現的,不需要外部調用者關心。其查詢實現的原理應該大致類似。
但 partition 只解決了 IO 的瓶頸,并不能解決 CPU 計算的瓶頸,因此無法代替傳統的手工分表方式。

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