NewLife.XCode是一个有历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目。
开源地址:/NewLifeX/X(求star, 938+)
XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个select语句一定是from单表,因此对分表操作具有天然优势!
!!阅读本文之前,建议回顾《百亿级性能》,其中“索引完备”章节详细描述了大型数据表的核心要点。
100亿数据其实并不多,一个比较常见的数据分表分库模型:
MySql数据库8主8从,每服务器8个库,每个库16张表,共1024张表(从库也有1024张表) ,每张表1000万到5000万数据,整好100亿到500亿数据!
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例程剖析
例程位置:/NewLifeX/X/tree/master/Samples/SplitTableOrDatabase
新建控制台项目,nuget引用NewLife.XCode后,建立一个实体模型(修改Model.xml):
<Tables Version="9.12.7136.19046" NameSpace="STOD.Entity" ConnName="STOD" Output="" BaseClass="Entity" xmlns:xs="/2001/XMLSchema-instance" xs:schemaLocation=" /NewLifeX/X/master/XCode/ModelSchema.xsd" xmlns="/ModelSchema.xsd">
<Table Name="History" Description="历史">
<Columns>
<Column Name="ID" DataType="Int32" Identity="True" PrimaryKey="True" Description="编号" />
<Column Name="Category" DataType="String" Description="类别" />
<Column Name="Action" DataType="String" Description="操作" />
<Column Name="UserName" DataType="String" Description="用户名" />
<Column Name="CreateUserID" DataType="Int32" Description="用户编号" />
<Column Name="CreateIP" DataType="String" Description="IP地址" />
<Column Name="CreateTime" DataType="DateTime" Description="时间" />
<Column Name="Remark" DataType="String" Length="500" Description="详细信息" />
</Columns>
<Indexes>
<Index Columns="CreateTime" />
</Indexes>
</Table>
</Tables>
在Build.tt上右键运行自定义工具,生成实体类“历史.cs”和“历史.Biz.cs”。不用修改其中代码,待会我们将借助该实体类来演示分表分库用法。
为了方便,我们将使用SQLite数据库,因此不需要配置任何数据库连接,XCode检测到没有名为STOD的连接字符串时,将默认使用SQLite。
此外,也可以通过指定名为STOD的连接字符串,使用其它非SQLite数据库。
按数字散列分表分库
大量订单、用户等信息,可采用crc16散列分表,我们把该实体数据拆分到4个库共16张表里面:
static void TestByNumber()
{
XTrace.WriteLine("按数字分表分库");
// 预先准备好各个库的连接字符串,动态增加,也可以在配置文件写好
for (var i = 0; i < 4; i++)
{
var connName = $"HDB_{i + 1}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=numberData\\{connName}.db", null, "sqlite");
History.Meta.ConnName = connName;
// 每库建立4张表。这一步不是必须的,首次读写数据时也会创建
//for (var j = 0; j < 4; j++)
//{
// History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
// // 初始化数据表
// History.Meta.Session.InitData();
//}
}
//!!! 写入数据测试
// 4个库
for (var i = 0; i < 4; i++)
{
var connName = $"HDB_{i + 1}";
History.Meta.ConnName = connName;
// 每库4张表
for (var j = 0; j < 4; j++)
{
History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
// 插入一批数据
var list = new List<History>();
for (var n = 0; n < 1000; n++)
{
var entity = new History
{
Category = "交易",
Action = "转账",
CreateUserID = 1234,
CreateTime = DateTime.Now,
Remark = $"[{Rand.NextString(6)}]向[{Rand.NextString(6)}]转账[¥{Rand.Next(1_000_000) / 100d}]"
};
list.Add(entity);
}
// 批量插入。两种写法等价
//list.BatchInsert();
list.Insert(true);
}
}
}
通过 DAL.AddConnStr 动态向系统注册连接字符串:
var connName = $"HDB_{i + 1}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=numberData\\{connName}.db", null, "sqlite");
连接名必须唯一,且有规律,后面要用到。数据库名最好也有一定规律。
使用时通过Meta.ConnName指定后续操作的连接名,Meta.TableName指定后续操作的表名,本线程有效,不会干涉其它线程。
var connName = $"HDB_{i + 1}";
History.Meta.ConnName = connName;
History.Meta.TableName = $"History_{j + 1}";
注意,ConnName/TableName改变后,将会一直维持该参数,直到修改为新的连接名和表名。
指定表名连接名后,即可在本线程内持续使用,后面使用批量插入技术,给每张表插入一批数据。
运行效果如下:
连接字符串指定的numberData目录下,生成了4个数据库,每个数据库生成了4张表,每张表内插入1000行数据。
指定不存在的数据库和数据表时,XCode的反向工程将会自动建表建库,这是它独有的功能。(因异步操作,密集建表建库时可能有一定几率失败,重试即可)
按时间序列分表分库
日志型的时间序列数据,特别适合分表分库存储,定型拆分模式是,每月一个库每天一张表。
static void TestByDate()
{
XTrace.WriteLine("按时间分表分库,每月一个库,每天一张表");
// 预先准备好各个库的连接字符串,动态增加,也可以在配置文件写好
var start = DateTime.Today;
for (var i = 0; i < 12; i++)
{
var dt = new DateTime(start.Year, i + 1, 1);
var connName = $"HDB_{dt:yyMM}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=timeData\\{connName}.db", null, "sqlite");
}
// 每月一个库,每天一张表
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
for (var i = 0; i < 365; i++)
{
var dt = start.AddDays(i);
History.Meta.ConnName = $"HDB_{dt:yyMM}";
History.Meta.TableName = $"History_{dt:yyMMdd}";
// 插入一批数据
var list = new List<History>();
for (var n = 0; n < 1000; n++)
{
var entity = new History
{
Category = "交易",
Action = "转账",
CreateUserID = 1234,
CreateTime = DateTime.Now,
Remark = $"[{Rand.NextString(6)}]向[{Rand.NextString(6)}]转账[¥{Rand.Next(1_000_000) / 100d}]"
};
list.Add(entity);
}
// 批量插入。两种写法等价
//list.BatchInsert();
list.Insert(true);
}
}
时间序列分表看起来比数字散列更简单一些,分表逻辑清晰明了。
例程遍历了今年的365天,在连接字符串指定的timeData目录下,生成了12个月份数据库,然后每个库里面按月生成数据表,每张表插入1000行模拟数据。
综上,分表分库其实就是在操作数据库之前,预先设置好 Meta.ConnName/Meta.TableName,其它操作不变!
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分表查询
说到分表,许多人第一反应就是,怎么做跨表查询?
不好意思,不支持!
只能在多张表上各自查询,如果系统设计不合理,甚至可能需要在所有表上进行查询。
不建议做视图union,那样会无穷无尽,业务逻辑还是放在代码中为好,数据库做好存储与基础计算。
分表查询的用法与分表添删改一样:
static void SearchByDate()
{
// 预先准备好各个库的连接字符串,动态增加,也可以在配置文件写好
var start = DateTime.Today;
for (var i = 0; i < 12; i++)
{
var dt = new DateTime(start.Year, i + 1, 1);
var connName = $"HDB_{dt:yyMM}";
DAL.AddConnStr(connName, $"data source=timeData\\{connName}.db", null, "sqlite");
}
// 随机日期。批量操作
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
{
var dt = start.AddDays(Rand.Next(0, 365));
XTrace.WriteLine("查询日期:{0}", dt);
History.Meta.ConnName = $"HDB_{dt:yyMM}";
History.Meta.TableName = $"History_{dt:yyMMdd}";
var list = History.FindAll();
XTrace.WriteLine("数据:{0}", list.Count);
}
// 随机日期。个例操作
start = new DateTime(start.Year, 1, 1);
{
var dt = start.AddDays(Rand.Next(0, 365));
XTrace.WriteLine("查询日期:{0}", dt);
var list = History.Meta.ProcessWithSplit(
$"HDB_{dt:yyMM}",
$"History_{dt:yyMMdd}",
() => History.FindAll());
XTrace.WriteLine("数据:{0}", list.Count);
}
}
仍然是通过设置 Meta.ConnName/Meta.TableName 来实现分表分库。日志输出可以看到查找了哪个库哪张表。
这里多了一个 History.Meta.ProcessWithSplit ,其实是快捷方法,在回调内使用连接名和表名,退出后复原。
分表分库后,最容易犯下的错误,就是使用时忘了设置表名,在错误的表上查找数据,然后怎么也查不到……
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分表策略
根据这些年的经验:
Oracle适合单表1000万~1亿行数据,要做分区
MySql适合单表1000万~5000万行数据,很少人用MySql分区
如果统一在应用层做拆分,数据库只负责存储,那么上面的方案适用于各种数据库。
同时,单表数据上限,就是大家常问的应该分为几张表?在系统生命周期内(一般1~2年),确保拆分后的每张表数据总量在1000万附近最佳。
根据《百亿级性能》,常见分表策略如下:
日志型时间序列表,如果每月数据不足1000万,则按月分表,否则按天分表。缺点是数据热点极为明显,适合热表、冷表、归档表的梯队架构,优点是批量写入和抽取性能显著;
状态表(订单、用户等),按Crc16哈希分表,以1000万为准,决定分表数量,向上取整为2的指数倍(为了好算)。数据冷热均匀,利于单行查询更新,缺点是不利于批量写入和抽取;
至于是否需要分库,主要由存储空间以及性能要求决定。
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分表与分区对比
还有一个很常见的问题,为什么使用分表而不是分区?
大型数据库Oracle、MSSQL、MySql都支持分区,前两者较多使用分区,MySql则较多分表。
分区和分表并没有本质的不同,两者都是为了把海量数据按照一定的策略拆分存储,以优化写入和查询。
分区除了能建立子索引外,还可以建立全局索引,而分表不同建立全局索引;
分区能跨区查询,但非常非常慢,一不小心就扫描所有分区;
分表架构,很容易做成分库,支持轻易扩展到多台服务器上去,分区只能要求数据库服务器更强更大;
分区主要由DBA操作,分表主要由程序员控制;
!!!某项目使用XCode分表功能,已经过生产环境三年半考验,日均新增4000万~5000万数据量,2亿多次添删改,总数据量数百亿。
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系列教程
NewLife.XCode教程系列[版]
增删改查入门。快速展现用法,代码配置连接字符串
数据模型文件。建立表格字段和索引,名字以及数据类型规范,推荐字段(时间,用户,IP)
实体类详解。数据类业务类,泛型基类,接口
功能设置。连接字符串,调试开关,SQL日志,慢日志,参数化,执行超时。代码与配置文件设置,连接字符串局部设置
反向工程。自动建立数据库数据表
数据初始化。InitData写入初始化数据
高级增删改。重载拦截,自增字段,Valid验证,实体模型(时间,用户,IP)
脏数据。如何产生,怎么利用
增量累加。高并发统计
事务处理。单表和多表,不同连接,多种写法
扩展属性。多表关联,Map映射
高级查询。复杂条件,分页,自定义扩展FieldItem,查总记录数,查汇总统计
数据层缓存。Sql缓存,更新机制
实体缓存。全表整理缓存,更新机制
对象缓存。字典缓存,适用用户等数据较多场景。
百亿级性能。字段精炼,索引完备,合理查询,充分利用缓存
实体工厂。元数据,通用处理程序
角色权限。Membership
导入导出。Xml,Json,二进制,网络或文件
分表分库。常见拆分逻辑
高级统计。聚合统计,分组统计
批量写入。批量插入,批量Upsert,异步保存
实体队列。写入级缓存,提升性能。
备份同步。备份数据,恢复数据,同步数据
数据服务。提供RPC接口服务,远程执行查询,例如SQLite网络版
大数据分析。ETL抽取,调度计算处理,结果持久化