本章，將介紹資料庫架構設計中的一些基本概念，常見問題以及對應解決方案，為了便於讀者理解，將以「使用者中心」為例，講解資料庫架構設計的常見玩法。
使用者中心是乙個非常常見的業務，主要提供使用者註冊、登入、資訊查詢與修改的服務，其核心元資料為：
user(uid, uname, passwd, ***, age, nickname, …)
其中：資料庫設計上，一般來說在業務初期，單庫單錶就能夠搞定這個需求。
最常見的架構設計如上：
什麼是分組？
答：分組架構是最常見的一主多從，主從同步，讀寫分離資料庫架構：
主和從構成的資料庫集群稱為「組」。
分組有什麼特點？
答：同乙個組裡的資料庫集群：
分組架構究竟解決什麼問題？
答：大部分網際網路業務讀多寫少，資料庫的讀往往最先成為效能瓶頸，如果希望：
此時可以使用分組架構，需要注意的是，分組架構中，資料庫的主庫依然是寫單點。
一句話總結，分組解決的是「資料庫讀寫高併發量高」問題，所實施的架構設計。
什麼是分片？
答：分片架構是大夥常說的水平切分(sharding)資料庫架構：
分片後，多個資料庫例項也會構成乙個資料庫集群。
水平切分，到底是分庫還是分表？
答：強烈建議分庫，而不是分表來實施水平切分，因為：
水平切分，用什麼演算法？
答：常見的水平切分演算法有「範圍法」和「雜湊法」：
範圍法如上圖：以使用者中心的業務主鍵uid為劃分依據，將資料水平切分到兩個資料庫例項上去：
雜湊法如上圖：也是以使用者中心的業務主鍵uid為劃分依據，將資料水平切分到兩個資料庫例項上去：
這兩種方法在網際網路都有使用，其中雜湊法使用較為廣泛。
分片有什麼特點？
答：同乙個分片裡的資料庫集群：
分片架構究竟解決什麼問題？
答：大部分網際網路業務資料量很大，單庫容量容易成為瓶頸，此時通過分片可以：
一句話總結，分片解決的是「資料庫資料量大」問題，所實施的架構設計。
如果業務讀寫併發量很高，資料量也很大，通常需要實施分組+分片的資料庫架構：
除了水平切分，垂直切分也是一類常見的資料庫架構設計，垂直切分一般和業務結合比較緊密。
還是以使用者中心為例，可以這麼進行垂直切分：
user(uid, uname, passwd, ***, age, …)
user_ex(uid, intro, sign, …)
如何進行垂直切分？
答：根據業務對資料進行垂直切分時，一般要考慮屬性的「長度」和「訪問頻度」兩個因素：
這是因為，資料庫會以行(row)為單位，將數load到記憶體(buffer)裡，在記憶體容量有限的情況下，長度短且訪問頻度高的屬性，記憶體能夠load更多的資料，命中率會更高，磁碟io會減少，資料庫的效能會提公升。
垂直切分有什麼特點？
答：垂直切分和水平切有相似的地方，又不太相同：
垂直切分解決什麼問題？
答：垂直切分即可以降低單庫的資料量，還可以降低磁碟io從而提公升吞吐量，但它與業務結合比較緊密，並不是所有業務都能夠進行垂直切分的。
業務場景決定資料庫架構：
還有哪些未盡事宜？
本文以「使用者中心」為例，對常見資料庫架構設計進行了簡要梳理與總結，但實際資料庫架構設計遠比此複雜，特別是水平切分的架構設計，不同業務場景的切分方式不盡相同。
本專題後續將要詳細介紹，覆蓋90%網際網路業務特性的四類業務：
分別應該如何實施水平切分，專題期望達到的效果是，從今之後，不管什麼業務場景，資料量大水平切分的技術問題從此就不用再擔心了，盡請期待。
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