目前，在很多 OLTP 場景中，MySQL 數(shù)據(jù)庫都有著廣泛的應用，也有很多不同的使用方式。

[[218387]]

從數(shù)據(jù)庫的業(yè)務需求、架構設計、運營維護、再到擴容遷移，不同的 MySQL 架構有不同的特點，適應一定的業(yè)務場景，或者解決一定的業(yè)務問題。

DBA 作為數(shù)據(jù)庫架構的設計、實施、維護人員，不僅要對各種 MySQL 架構非常熟悉，還要了解業(yè)務，對于不同的業(yè)務有一定的劃分和認識，并根據(jù)業(yè)務特點和架構特點，合理選擇和使用 MySQL，滿足業(yè)務需求。

本文從以下三個方面對 MySQL 數(shù)據(jù)庫和業(yè)務場景進行探討和說明：

• MySQL 數(shù)據(jù)庫常見架構
• 業(yè)務環(huán)境分類
• 業(yè)務與架構結合使用原則

讓大家先分別對 MySQL 的架構和業(yè)務分類有所了解，然后再將兩者貫通起來，使得能夠在進行業(yè)務與 MySQL 架構設計時綱舉目張，讓用戶可以用合適的技術解決支撐業(yè)務需求。

MySQL 數(shù)據(jù)庫常見架構

為了對 MySQL 數(shù)據(jù)庫常見架構，能夠有比較清晰的認識，下面先從 MySQL 三種通用基礎架構、五種特殊需求架構、架構組合與綜合使用三個方面進行說明。

MySQL 三種常見基礎架構

MySQL 單實例架構

MySQL 單實例，就是在服務器上部署一個 MySQL 實例來對外提供服務，這是最開始接觸 MySQL 數(shù)據(jù)庫會使用的方式，也是常見學習、研究 MySQL 數(shù)據(jù)庫的使用方式。

MySQL 單實例的使用方式，是 MySQL 數(shù)據(jù)庫使用的***階段，通常這種情況下，MySQL 數(shù)據(jù)庫與應用程序會在同一個服務器上。

這種方式主要好處就是部署和使用簡單，直接通過編譯安裝，或者二進制包解壓安裝，很快就可以有一個可以使用的 MySQL 數(shù)據(jù)庫環(huán)境。

同時，這種方式，依賴性少，不需要依賴其他第三方工具或者軟件，維護和故障定位也比較容易。

熟悉和掌握好 MySQL 單實例環(huán)境的技能，也是維護其他 MySQL 架構的基礎。

需要注意的是，MySQL 單實例在學習和開發(fā)環(huán)境可以使用一下，但這種方式的可用性和災備性較弱，如果作為業(yè)務系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)庫，盡量不要用這種方式。

MySQL master-slave 主從架構

MySQL master-slave 主從環(huán)境，是在 MySQL 單實例環(huán)境的基礎上，將 MySQL 進行全庫備份，再恢復出一個或多個 MySQL 實例。

通過 change maste r命令，指定新恢復出的 MySQL 實例，從那個 MySQL 節(jié)點上讀取變化日志，并在本地應用，使新恢復的實例與原來的 MySQL 實例數(shù)據(jù)保持一致。

所以，原來的數(shù)據(jù)一致變化的實例，叫 master 主節(jié)點；從 master 節(jié)點獲取日志，并在本地應用，使數(shù)據(jù)與 master 階段保持一致的節(jié)點，叫 slave 從節(jié)點；這樣的架構環(huán)境，就叫 master-slave 主從環(huán)境。

master-slave 主從環(huán)境，是 MySQL 數(shù)據(jù)庫非常具有特色的功能，也是 MySQL 數(shù)據(jù)庫應用在生產環(huán)境的常見架構。

通過 master-slave 架構，就可以使線上數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)有了多份，起到了一定的數(shù)據(jù)備份功能。

Slave 從庫數(shù)據(jù)變化只通過應用日志實現(xiàn)，一般不會主動產生寫數(shù)據(jù)的情況，但可以提供對外數(shù)據(jù)讀服務，這樣通過增加幾個 slave 從庫，讓只進行數(shù)據(jù)讀取的業(yè)務到 slave 從庫上查詢，可以大大提高業(yè)務的讀性能和吞吐量。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，非常多的數(shù)據(jù)讀操作遠高于數(shù)據(jù)寫操作的業(yè)務場景，通過在 master 主節(jié)點寫數(shù)據(jù)，在 slave 節(jié)點上讀數(shù)據(jù)，進行這種讀寫分離的架構，可以很好地滿足業(yè)務需求。

當然，MySQL 的 master-slave 主從架構，具體實現(xiàn)也可以非常靈活，1 個 master 主節(jié)點，可以有 1 個或多個 slave 從節(jié)點。

而一個 slave 節(jié)點，也可以當做其他節(jié)點的 slave 節(jié)點，如果一個 slave 節(jié)點后面再有其他節(jié)點當做這個節(jié)點的 slave 從節(jié)點，就叫做級聯(lián)復制。

MySQL 的 master-save 架構，在 MySQL 單實例架構的基礎上，提高了 MySQL 數(shù)據(jù)庫的性能、可用性和可擴展性，同時也為 MySQL 數(shù)據(jù)庫追求更高的可用性，提供了基礎保障。

MySQL MHA 高可用架構

雖然 MySQL 數(shù)據(jù)庫的 master-salve 主從架構，使數(shù)據(jù)庫有了多份，但這些 maste 主節(jié)點和 slave 從節(jié)點之間，仍然是相對獨立的，尤其是 master 主節(jié)點如果出現(xiàn)故障了，仍然是不能對外提供數(shù)據(jù)庫服務的。

為了應對各種故障和特殊情況，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫更高的可用性，就需要在 master-slave 的基礎上，通過其他組件來實現(xiàn)更高的可用性。

MySQL 高可用性的方案比較多，但目前比較主流、比較成熟的方案，還是 MySQL + MHA 高可用架構。

簡單來說，為了實現(xiàn)更高的可用性，就要在 master-slave 主從環(huán)境的基礎上，將業(yè)務連接 master 的 IP，有 master 主機的實際 IP，變成虛擬的 VIP 或者域名。

應用程序通過 VIP 訪問數(shù)據(jù)庫，進行數(shù)據(jù)讀寫，在正常情況下，業(yè)務在 master 上進行讀寫；如果 master 節(jié)點出現(xiàn)故障，高可用組件會監(jiān)測到這個故障，并將 VIP 切換到 slave 從庫上。

同時在 slave 從庫上進行日志的傳輸和應用，保證 slave 上的數(shù)據(jù)，與 master 節(jié)點故障前的數(shù)據(jù)盡量一致，這樣切換后新的 slave 節(jié)點就仍然可以對外提供數(shù)據(jù)庫服務。

當然，對于具體實現(xiàn)來說，在 MySQL 的 master-slave 主從結構外，VIP 和數(shù)據(jù)庫日志追平的方案也是有多種實現(xiàn)方式，也可進行各種深入定制，甚至一些公司不使用開源軟件，直接自己開發(fā)來實現(xiàn)高可用組件的各個功能。

目前 MySQL + MHA 這種高可用實現(xiàn)方式，是比較主流和成熟的實現(xiàn)方式，后面也可能會有一些其他更加完善的高可用實現(xiàn)方式，但都可以歸類到實現(xiàn)提高可用性這個范圍。

小結：對于 MySQL 數(shù)據(jù)庫的各種通用性需求，這三種基礎架構都可以很好地滿足，換句話說，這是 MySQL 數(shù)據(jù)庫架構中必須要用到和掌握的三種基礎架構。

五種特殊業(yè)務需求架構

通過 MySQL 中這三種常見基礎架構，絕大多數(shù) MySQL 數(shù)據(jù)庫場景和問題，都可以很好得到滿足和解決。

但一些特殊的場景，或一些特殊的問題，也可以使用除 MySQL 數(shù)據(jù)庫以外的其他數(shù)據(jù)庫、專門某一類或幾類問題的解決方案。

針對這些特殊的業(yè)務需求，接下來我會先從要解決的問題進行描述和說明，然后再提出對應的解決方案。

MySQL + 分布式 Proxy 水平擴展架構

問題：如果業(yè)務規(guī)模進一步擴大，讀寫量級尤其是寫的量級達到非常大的地步。

比如每秒數(shù)據(jù)寫入幾十萬，甚至幾百萬，每天的數(shù)據(jù)量有幾億甚至幾十億的規(guī)模，這樣的讀寫就遠遠不是一個 master 節(jié)點可以支撐的，這時就必須要進行擴展了。

一般來說，MySQL 的擴展可分為：按照不同業(yè)務進行垂直拆分的垂直擴展，和通過一定的分庫分表策略實現(xiàn)的庫表水平擴展兩種方式。

這兩種方式可以單獨使用，也可以結合使用。但如果是解決大量數(shù)據(jù)和高并發(fā)讀寫，主要方式還是 MySQL 水平擴展。

MySQL 水平擴展的思路：在一個服務器上的 database 庫和 table 表，總會受到一臺服務器的資源限制，即使服務器的硬件各方面都達到頂配，也還是會有瓶頸。

對于業(yè)務訪問來說，如果有一個 Proxy 代理層或者中間件層的一個 database 和一個 table，通過代理層按照一定的規(guī)則映射和轉換，轉換成底層多臺服務器上的多個 database 和多個 table，這樣就相當于多臺服務器共同支撐一個業(yè)務，可支持的容量就與底層服務器的數(shù)量有關。

在 Proxy 代理沒有到瓶頸的情況下，底層服務器數(shù)量越多，整個水平擴展集群的性能和容量也會越多，幾乎可以線性擴展。通過這樣的思路，就可以解決大量數(shù)據(jù)存儲和并發(fā)的問題。

具體實現(xiàn)來說，水平擴展集群除了 MySQL 數(shù)據(jù)庫，需要一個分布式 Proxy 中間件，這種水平擴展中間件種類也比較多，MySQL 官方和一些大的的公司都有開發(fā)。

我們用的比較多的是 MyCAT 中間件，對于底層的分片，可以有幾十個、幾百個甚至幾千個。

當然，水平擴展可以解決大數(shù)據(jù)量的問題，需要有分片策略，那相應地，也會有使用這種策略的限制，比如片鍵選擇，跨節(jié)點訪問，分布式事務等問題，需要與業(yè)務進行對應結合和考慮后，才可以很好地使用。

TokuDB/MyRocks/InnoDB 高性能寫入架構

問題：MySQL 數(shù)據(jù)庫水平拆分，可以對于大數(shù)據(jù)量的讀寫進行線性擴展，相應地底層服務器數(shù)量也需要比較多。

但對于數(shù)據(jù)寫入量非常大，數(shù)據(jù)讀很少，數(shù)據(jù)總量大的情況，使用高性能寫入架構，會更合適一些。

業(yè)務數(shù)據(jù)寫入量非常大，讀取量非常高的情況，一般主要對數(shù)據(jù) insert 寫入性能，同時對數(shù)據(jù)壓縮效率有特別高的要求。

這種特殊的寫入要求，需要對數(shù)據(jù)寫入有特殊的優(yōu)化和設計，并且有比較好的壓縮效率和算法，能夠將寫入的大量數(shù)據(jù)進行壓縮，節(jié)省空間。這種寫入架構， 通常可以看做是 MySQL 數(shù)據(jù)庫的一種特殊的存儲引擎。

具體到實現(xiàn)而言，MySQL 的高性能寫入集群，可以使用 TokuDB 存儲引擎。近幾年 Facebook 也開源了其內部實現(xiàn)的 MyRocks，可以作為高性能寫入的存儲引擎。

MySQL 默認的 InnoDB 存儲引擎，在新的 5.7 及以后版本優(yōu)化后，寫入性能和壓縮性能也有了更高的性能，也可以作為數(shù)據(jù)寫入的一種選擇。

MySQL + 緩存（Memcached、Redis等） 高并發(fā)讀架構

問題：如果業(yè)務訪問 MySQL 中的某一些少量熱數(shù)據(jù)，訪問的并發(fā)量非常高，訪問的時效性，數(shù)據(jù)的一致性要求都非常高。

這時候使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫本身支持這些數(shù)據(jù)讀取，可能會在并發(fā)性、時效性上出現(xiàn)瓶頸，所以就可以使用緩存系統(tǒng)結合 MySQL 來使用。

緩存系統(tǒng)是將 MySQL 數(shù)據(jù)庫中的少量熱數(shù)據(jù)存放到內存當中，由于內存的 IO 效率遠高于硬盤的 IO，相應的 CPU 消耗也會少很多，這樣緩存系統(tǒng)中響應一次業(yè)務請求的時間，會遠少于直接從 MySQL 數(shù)據(jù)庫訪問需要的時間。

于是緩存系統(tǒng)就可以支撐熱數(shù)據(jù)的高并發(fā)訪問，數(shù)據(jù)寫還是寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)讀操作，優(yōu)先讀取緩存。

如果緩存中有，則直接從緩存中返回結果；如果緩存中沒有，則從 MySQL 數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)返回應用，并把數(shù)據(jù)結果再放到緩存的內容中。

具體實現(xiàn)來說，緩存系統(tǒng)常用的技術架構有 Memcached 和 Redis：

• Memcached 是比較經(jīng)典的緩存系統(tǒng)，在之前常與 LAMP、LNMP 流行架構結合使用。
• Redis 是幾年新興的 Key-Value 鍵值型 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，除了作為緩存，還可以持久化作為 Key-Value 數(shù)據(jù)庫使用。

MySQL + 小文件系統(tǒng)（MongoDB、Ceph等） 大字段存取架構

問題：在 MySQL 數(shù)據(jù)庫中，通常是存儲符合關系型數(shù)據(jù)庫原理的小字段，比如數(shù)值型、字符型數(shù)據(jù)。

但在實際環(huán)境中，除了這些常用字段，還會有一些大字段，比如用戶頭像這種圖片文件、上傳的音頻、視頻文件、帖子內容等大 text 字段，另外還有一些 JSON 文件、XML 文件等。

這些可以以二進制形式存儲在 MySQL 數(shù)據(jù)庫中，但讀取和管理都會比較麻煩。這時，就可以使用小文件系統(tǒng)來結合 MySQL 來使用。

小文件系統(tǒng)，是可以存儲并快速訪問結構化數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。對于圖片、音頻、視頻、TXT 文件、JSON 文件、XML 文件等大字段，一般就只有簡單的讀寫操作，將這些字段存入到小文件系統(tǒng)中，并將對應的訪問鏈接存入到 MySQL 數(shù)據(jù)庫的表中。

這樣通過數(shù)據(jù)庫表，可以快速讀寫文件位置信息，在小文件系統(tǒng)中，通過文件位置信息，可以實現(xiàn)對大字段的快速讀寫訪問。

具體實現(xiàn)而言，小文件系統(tǒng)也有很多技術軟件，比較常見的有 MongoDB 文檔型 NoSQL 數(shù)據(jù)庫、Ceph 分布式小文件系統(tǒng)等。

MySQL + Inforbright/Greenplum 統(tǒng)計分析架構

問題：在 MySQL 數(shù)據(jù)庫上實時響應業(yè)務需要的查詢，通常是指 OLTP 業(yè)務，但對于已經(jīng)產生的數(shù)據(jù)，通常會在第二天之后，有結果匯總和統(tǒng)計分析需求。

這類 OLAP 需求通常執(zhí)行頻率較低，但每次執(zhí)行消耗的資源很大，如果與 OLTP 一樣在一個系統(tǒng)上運行，就會造成這兩大類業(yè)務的相互影響。這時就可以使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫與 OLAP 統(tǒng)計業(yè)務分類結合的架構。

MySQL 產生了業(yè)務數(shù)據(jù)后，通常需要在第二天，要對前一天的數(shù)據(jù)進行各個角度、各個維度的統(tǒng)計、聚合、分析，以體現(xiàn)和反映業(yè)務的運營情況。

這是讓 MySQL 支持線上 OLTP 業(yè)務，通過數(shù)據(jù)流轉程序，將每天產生的數(shù)據(jù)流轉到離線的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，進行各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、結果匯總，并將數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果再流轉到結果展示庫中。這樣就可以很好地實現(xiàn)線上 OLTP 和線下 OLAP 的結合使用和執(zhí)行。

具體實現(xiàn)而言，對于 MySQL 數(shù)據(jù)庫可以結合的 OLAP 數(shù)據(jù)倉庫架構，可以選用 Inforbright 數(shù)據(jù)倉庫，也可以選用 Greenplum 分布式 MPP 數(shù)據(jù)庫倉庫。

相對而言，Inforbright 數(shù)據(jù)倉庫比較輕量級，與 MySQL 使用類似；Greenplum 分布式 MPP 數(shù)據(jù)倉庫可以支撐海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，功能、性能、容量等也比 Inforbright 要更強一下，成本也更大一些。

小結：MySQL 五種特殊業(yè)務架構，可以說是在 MySQL 三種常見的、通用的架構基礎上，面對特殊的業(yè)務場景，遇到特殊的問題，進行針對性解決：

• 對于大量數(shù)據(jù)讀寫，可以采用水平擴展架構。
• 對于有大量數(shù)據(jù)寫入需求，可以采用 MySQL 高性能寫入架構。
• 對于熱數(shù)據(jù)的高并發(fā)、快速響應的需求，可以采用 MySQL+緩存架構。
• 對于特殊的大字段存取需求，可以采用 MySQL+小文件系統(tǒng)架構。
• 對于離線統(tǒng)計分析需求，可以采用 MySQL+統(tǒng)計分析架構。

架構組合與綜合使用

MySQL 三種比較通用的基礎架構和五種特殊需求架構，都可以根據(jù)場景單獨使用，也可以根據(jù)特定的場景進行組合幾種架構使用，或者綜合起來一起使用。

架構組合

對于只有一兩種特殊情況的架構，選擇基礎架構和特殊架構的簡單組合就可以了，生產環(huán)境中可用到的架構組合類型有：

• MySQL+MHA 高可用架構與 MySQL 分布式 Proxy 水平擴展架構組合。
• MySQL+MHA 高可用架構與 MySQL 小文件系統(tǒng)大字段存取架構組合。
• MySQL+MHA 高可用架構與 MySQL 緩存高并發(fā)讀架構組合。
• MySQL 分布式 Proxy 水平擴展架構與 MySQL 小文件系統(tǒng)大字段存取架構組合。
• MySQL 分布式 Proxy 水平擴展架構與 MySQL 緩存高并發(fā)讀架構組合。
• MySQL 高性能寫入架構與 MySQL Inforbright/Greenplum 統(tǒng)計分析架構組合。

架構綜合

如果是比較復雜的業(yè)務場景，幾種特殊的數(shù)據(jù)庫架構可以綜合起來使用：

MySQL+MHA 高可用架構 、MySQL 分布式 Proxy 水平擴展架構、MySQL 緩存高并發(fā)讀架構、MySQL 小文件系統(tǒng)大字段存取架構、MySQL  Inforbright/Greenplum 統(tǒng)計分析架構。

業(yè)務環(huán)境分類

***部分對 MySQL 的架構進行了說明，這是對 MySQL 數(shù)據(jù)庫本身的了解，算作“知己”。

所有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供服務的對象都是業(yè)務系統(tǒng)，所以 DBA 要對業(yè)務系統(tǒng)進行了解，對業(yè)務的特點和適合的場景，做到心中有數(shù)，可以算作是“知彼”。做到知己知彼，就能更好地貫通兩者了。

從數(shù)據(jù)庫使用推導數(shù)據(jù)使用分類

從數(shù)據(jù)庫操作角度看，業(yè)務系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)庫的操作，大的方面可以分為“讀數(shù)據(jù)”和“寫數(shù)據(jù)”兩類。

展開來說，寫數(shù)據(jù)也可以具體分為：insert 插入數(shù)據(jù)、update 修改數(shù)據(jù)、delete 刪除數(shù)據(jù)三種情況。

所以，數(shù)據(jù)庫的使用也可以細分為：增 insert、刪 delete、改 update、查 select 四種情況。

依據(jù)業(yè)務系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的操作分類，就可以對業(yè)務系統(tǒng)進行歸類：

只讀業(yè)務系統(tǒng)

只讀是指只有查詢 select，沒有數(shù)據(jù)修改的情況。這種情況，是數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存在一些數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)只作查詢或展示用，不會有任何數(shù)據(jù)變化。

比如緩存中的數(shù)據(jù)、歸檔后的數(shù)據(jù)、歷史結果數(shù)據(jù)、統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)等，都是只能進行查詢和展示，不會再發(fā)生數(shù)據(jù)變化的。

可讀寫業(yè)務系統(tǒng)

按照寫操作的具體情況，可以對可讀寫業(yè)務系統(tǒng)分成三類：

• 只有插入 insert，沒有 update 和 delete 的可讀寫業(yè)務系統(tǒng)，這種情況是指數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)只會增加，且表中的數(shù)據(jù)不能再變化，不會再有修改或者刪除操作；比如操作記錄表、狀態(tài)變化記錄表、留言記錄表等。
• 有 insert 和 update，沒有 delete 的可以讀寫業(yè)務系統(tǒng)，這種情況是指數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)，可以進行增加和修改，但數(shù)據(jù)一旦產生，可以變化，但不能修改。

這也是一種常見的數(shù)據(jù)庫設計思路，即數(shù)據(jù)表可以有失效，但生效刪除，并不是真正從數(shù)據(jù)表中刪除，而是修改了表中表示狀態(tài)位的列值，這樣就可以保證數(shù)據(jù)一直具有可回溯性。

• insert、update、delete 都有的可讀寫業(yè)務系統(tǒng)，這種情況是指數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)可進行各種操作，可以查詢，也可以進行各種變化，添刪改除各種操作也都可以進行。

常見業(yè)務表分類

從業(yè)務角度對表進行分類，雖然不同的應用程序對表的使用不同，但還是能夠抽象成為幾大類表。

配置表

這種表通常存放業(yè)務一些基礎的配置信息或者字典信息。表的數(shù)據(jù)量一般都比較小，修改變化的操作不太頻繁，通常都是 select 查詢操作。

狀態(tài)表

這種表通常存放在業(yè)務系統(tǒng)中實體讀象的狀態(tài)信息，常見的有用戶信息表，訂單信息表等。這種表的數(shù)據(jù)量與實體讀象的規(guī)模有直接關系，比如一個 APP 有多少注冊用戶，通常這個 APP 的用戶表都會有多少條記錄。

狀態(tài)表的變化通常比較頻繁，而且 insert、update、select 操作都會有，delete 操作是否有，通常會根據(jù)業(yè)務情況的規(guī)定決定。

日志表

這種表通常用來記錄業(yè)務系統(tǒng)中某種實體的狀態(tài)信息，常見的有用戶登錄表、充值信息記錄表等。

這種表的數(shù)據(jù)規(guī)模通常比較大，而且如果業(yè)務狀態(tài)變化頻繁，記錄的變化信息比較多，這種表的數(shù)據(jù)量和插入性能都要求比較高。

日志表的操作，通常會以 insert 操作為主，個別業(yè)務會對日志表進行查詢。MySQL 五種特殊需求架構中的高性能寫入架構，主要就是應用這種表的需求。

歸檔表

這種表，是將上面三種 OLTP 業(yè)務表的數(shù)據(jù)進行歸檔或者冷熱分離的表。對線上業(yè)務三類表進行數(shù)據(jù)歸檔、冷熱分離。

一方面可以控制線上業(yè)務表的數(shù)據(jù)規(guī)模，保證業(yè)務表性能；另一方面進行歸檔后，可用于對歸檔歷史數(shù)據(jù)進行更好的查詢反映和支持。

歸檔表的數(shù)據(jù)量大小與對應的線上表大小、歸檔周期有關。歸檔表的操作，除了歸檔過程的數(shù)據(jù)加載外，主要就是 select 查詢操作了，歸檔后就算是只讀表。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表，是指業(yè)務有離線統(tǒng)計分析需求時，需要將各種線上表和歸檔表的數(shù)據(jù)，通過ETL過程流轉到線上 OLAP 統(tǒng)計分析系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)表。

這類表通常數(shù)據(jù)量會非常大，一個 OLAP 統(tǒng)計分析平臺會匯總多個線上業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表的操作，除了數(shù)據(jù)流轉動作外，主要就是各種統(tǒng)計分析程序的訪問計算。

統(tǒng)計結果表

統(tǒng)計結果表是在業(yè)務有離線統(tǒng)計分析需求時，各種統(tǒng)計分析過程訪問統(tǒng)計數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)，按照一定的邏輯進行統(tǒng)計分析后的結果數(shù)據(jù)。

這種統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)量會比較小。統(tǒng)計結果表的操作，處理結果流轉動作外，主要就是供訪問接口進行 select 查詢。

通過對業(yè)務表類型的梳理，可以對所有的業(yè)務系統(tǒng)進行一個大體的劃分，做到心中有數(shù)。

DBA 對業(yè)務的把握

通過數(shù)據(jù)使用方式將業(yè)務系統(tǒng)劃分為四類，再通過業(yè)務常見表類型劃分，就可以對通用的業(yè)務使用數(shù)據(jù)庫有一個整體的了解。但對于具體的業(yè)務場景，還需要根據(jù)每個公司具體的實際情況進行具體確認和考慮。

大多數(shù)情況下，某一種具體的業(yè)務都可以根據(jù)情況歸入某一種業(yè)務類型中，只是每個業(yè)務具體的量級會有不同，大家需要先了解具體業(yè)務環(huán)境中的量級，再根據(jù)業(yè)務類型與 MySQL 架構的使用情況，進行對應就可以了。

如果實際環(huán)境中確認有不在現(xiàn)有分類中的情況，則可以通過現(xiàn)有的思路，進行新的類型劃分和架構對應。

業(yè)務與架構結合使用原則

上面兩部分通過對 MySQL 各種架構進行說明，并通過對業(yè)務環(huán)境的分類，可以讓大家對 MySQL 架構和業(yè)務環(huán)境本身有一定的了解。

下面我將就我在架構設計和運維當中兩者結合的使用原則，對 MySQL 業(yè)務和架構的結合使用進行說明。

適用性原則

適用性原則就是在考慮某一個具體業(yè)務場景具體使用哪一種或者幾種業(yè)務場景時，我們要盡量使用合適的技術架構解決合適的問題。

需求與場景

MySQL 的三種通用基礎架構，適用的場景多一些。但通用業(yè)務場景在數(shù)據(jù)量級、訪問規(guī)模、讀寫方式等發(fā)生比較大的變化時，就變成了有特殊需求的場景，可以考慮使用某種特定場景對應的 MySQL 架構技術，盡量保證適用性。

反之，如果實際業(yè)務在量級、規(guī)模、讀寫方式還沒有達到非常特殊的場景時，盡量使用通用的基礎架構就可以滿足業(yè)務需求，也可以降低系統(tǒng)復雜度和隱患。

整體與部分

不論對于一個業(yè)務系統(tǒng)，還是 MySQL 數(shù)據(jù)庫架構而言，都要從整體和部分兩個角度進行看待和考慮。

一個業(yè)務系統(tǒng)，首先是一個整體，從整體上看各種業(yè)務需求和使用方式，把握好整體，然后再考慮具體的需求。

如果沒有特殊的需求，則可以按照通用場景來設計和考慮；如果某一部分有特殊的需求，則可以把這部分內容單獨劃分出來，進行對應的架構設計。

多個通用和特殊的架構，相互組合，完成一個對業(yè)務系統(tǒng)支撐的架構總體。

穩(wěn)定與升級

一般情況下，業(yè)務系統(tǒng)都是先用通用架構進行數(shù)據(jù)支持，在通用架構適用時，業(yè)務系統(tǒng)也可以穩(wěn)定運行。

在業(yè)務系統(tǒng)不斷運行過程中，有新業(yè)務場景需求產生時，要綜合考慮保證現(xiàn)有業(yè)務穩(wěn)定性、以及升級業(yè)務系統(tǒng)到新架構的步驟和階段。

一般不要一下子全部升級，建議采用先測試、再上線、分批次逐步過渡和升級的方式。

階段性原則

業(yè)務系統(tǒng)的發(fā)展是有階段的，MySQL 數(shù)據(jù)庫架構的發(fā)展也是有階段的。不同階段關注的信息和主要處理思路都是不同的，從不同維度考慮階段性也是使用架構和業(yè)務的重要原則。

數(shù)量階段

數(shù)量是一個比較明顯的階段判斷指標。業(yè)務系統(tǒng)通常會有 DAU、UV、PV 等指標，來幫助判斷業(yè)務系統(tǒng)的規(guī)模。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、QPS、TPS、一個表的數(shù)據(jù)量、一個庫下的表數(shù)量、一個實例下的庫數(shù)量、總的實例數(shù)量、服務器數(shù)量，都是與架構結合比較緊密的指標。

以表數(shù)據(jù)量舉例：如果一個表運行一年，數(shù)量在 10 萬以下，就可以認為是小表了；數(shù)據(jù)量在 10 萬-1000 萬以上的，可以認為是中表。

數(shù)據(jù)量在 1000 萬以上，就可以認為是大表，這時就需要考慮歸檔或水平拆分了；如果數(shù)據(jù)量在 1 億以上，就必須要用特殊架構進行單獨處理了。

統(tǒng)一組織

在業(yè)務規(guī)模和數(shù)據(jù)規(guī)模都比較小的時候，若存在多種不同的架構，還是可以維護的。

但如果數(shù)據(jù)庫實例數(shù)量和業(yè)務模塊都大起來之后，統(tǒng)一一種或少數(shù)幾種數(shù)據(jù)架構就非常重要了。統(tǒng)一架構組織，可以讓業(yè)務系統(tǒng)和架構，更加容易控制和維護。

規(guī)模控制

業(yè)務發(fā)展到一定規(guī)模，底層架構中的數(shù)據(jù)庫都必須要控制規(guī)模，一個實例不能太大，一個表也不能太大，如果超過了約定好的規(guī)模，需要進行實力拆分，或者表拆分，以使實例和庫表都保持在統(tǒng)一設定的規(guī)模當中。

擴展性原則

應用業(yè)務隨著時間會不斷變化，底層的 MySQL 架構也需要隨著業(yè)務的變化能夠具有一定的擴展性，保持變化和擴展的空間，以不斷支持業(yè)務的發(fā)展。

架構之間的打通

從 MySQL 的三種基礎架構就可以看出來，MySQL 單實例架構→MySQL master-slave 主從架構→MySQL MHA 高可用架構，這中間是逐步演進的，有直接的依賴關系。

后續(xù) Oracle 推出的 InnoDB Cluster 架構，也與這些基礎架構有直接演進關系。

其他五種特殊需求的架構，隨著業(yè)務分類的變化，特殊情況也可能發(fā)生變化，可根據(jù)這些變化從一種特殊架構調整成為另一種特殊的架構。

OLTP 與 OLAP

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)一般分為 OLTP 和 OLAP 兩大類，但實際在目前的業(yè)務系統(tǒng)和架構設計中，這兩種需求都是需要支持的。

只要建立好一個比較穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)流轉體系，將這兩者打通，就可以很容易地實現(xiàn) OLTP 和 OLAP 的互通，OLTP 的業(yè)務數(shù)據(jù)傳送到 OLAP 中進行統(tǒng)計，OLAP 的統(tǒng)計結果，再返回到 OLTP 中進行展示。

新架構的使用

MySQL 架構中除了常見的三種基礎架構和五種特殊架構，還有一些新的技術和趨勢來嘗試完善和解決現(xiàn)有架構的一些問題，比如 InnoDB Cluster 等技術，對 MySQL 的擴展和高可用會有更好的解決方式。

雖然目前這些新技術還沒有完全穩(wěn)定和成熟，但在后續(xù)新技術架構穩(wěn)定成熟后，可以很容易地將現(xiàn)有架構擴展成新的技術架構，這樣就可以更好地解決業(yè)務問題了。

后記

本文嘗試從 MySQL 架構，業(yè)務環(huán)境分類，MySQL 業(yè)務和架構結合使用原則三個方面對 MySQL 架構和業(yè)務進行了說明。

希望能夠從架構角度讓大家對架構和業(yè)務的理解，能夠更深一層、觸類旁通地面對和解決各種業(yè)務問題。

其中某些與架構關聯(lián)性不太大的具體細節(jié)，在本文中沒有完全展開，會在以后的文章中再進行說明。

作者：趙飛祥

介紹：現(xiàn)在競技世界從事數(shù)據(jù)庫相關工作， Oracle 10G OCP，11G OCM，Oracle YEP 年輕專家，8 年數(shù)據(jù)庫運維和架構經(jīng)驗，對 MySQL、Oracle、PostgreSQL、Greenplum、MongoDB 等多種常見數(shù)據(jù)庫有豐富的運維實踐經(jīng)驗，掌握與數(shù)據(jù)庫相關的前后端架構和 DevOps 實現(xiàn)技術，擅長數(shù)據(jù)庫架構設計、維護優(yōu)化、數(shù)據(jù)流轉、Shell 和 Python 開發(fā)；樂于技術交流，以網(wǎng)名 yumushui 進行了大量的技術總結和思考分享。