sqlserver数据库大型应用解决方案经验总结

关于大型互联网应用中数据库负载管理问题

随着互联网应用的迅速扩展和用户量的不断增长，大型互联网应用面临着每天百万级甚至上亿的PV所带来的数据库负载挑战。这不仅关乎系统稳定性，更关乎其扩展能力和未来增长潜力。

一、负载均衡技术

负载均衡技术作为解决此类问题的关键手段，通过构建一个由多个独立计算机系统构成的集群，共同分担数据库负载，从而确保系统的稳定性和高效运行。这个集群通过常规或专用网络进行连接，各个节点相互协作，均衡压力。对于客户端而言，整个集群就像一个高性能的独立服务器。

负载均衡技术的实现主要依赖于一个控制端来管理数据库连接。这个控制端截断了数据库和程序的直接连接，使得所有程序通过中间层访问数据库。这样，系统可以根据数据库的当前负载情况，采取有效的均衡策略，决定连接到哪个数据库。为了保证数据的实时性和一致性，多数据库之间的数据同步至关重要。

Moebius for SQL Server集群是一种实现数据同步的有效方法。其核心程序驻留在每个机器的数据库中，负责监测数据变化并将变化的数据同步到其他数据库中。这种同步是并发的，因此同步到多个数据库的时间与同步到一个数据库的时间基本相等。Moebius还能根据引起数据变化的SQL语句类型智能地采取不同的同步策略，以确保数据同步的成本最小化。

二、数据库的读写分离策略

读写分离是另一种有效的数据库优化策略。它通过将读写操作分开对应到不同的数据库服务器来减轻数据库压力。主数据库负责写操作，而从数据库则提供读操作。这种策略在许多系统中尤为重要，因为读操作通常远多于写操作。为了确保数据的完整性，当主数据库进行写操作时，数据需要同步到从数据库。

读写分离的实现方法有多种，其中在MS Sql server中可以使用发布定义的方式实现数据库复制。复制技术能够将数据从一个数据源拷贝到多个数据源，是确保数据在不同地点自动同步更新的有效方式。SQL SERVER提供了多种复制技术类型，包括快照复制、事务复制和合并复制。通过采用出版物和订阅的方式处理复制，源数据所在的服务器发布数据，而订阅者则接收并同步这些数据。

负载均衡和读写分离策略也有其优缺点。负载均衡技术扩展性强、可维护性高、安全性好，但对Web服务器的处理能力分配不够灵活，且负载均衡器的故障可能导致整个系统瘫痪。而读写分离能有效减轻数据库压力，但也需要注意数据同步的时效性和准确性。

面对大型互联网应用的数据库负载挑战，负载均衡和读写分离是两种有效的策略。它们能够显著提高系统的稳定性和扩展性，但同时也需要仔细考虑其优缺点并采取相应的措施来优化系统性能。出版服务器在数据发布的过程中，会将所有关于数据的变动拷贝至分发服务器。分发服务器内置的分发数据库具备强大的接收、保存数据变更的能力，确保数据的实时更新与备份。随后，这些更新将被分发给订阅服务器，以供用户获取的信息。这种机制确保了数据的实时性和准确性。

为了解决这个问题，我们引入了数据库和数据表的拆分，也就是分布式处理。这是一种通过特定条件将单一数据库中的数据分散到多个数据库上的策略。通过路由规则，我们可以访问特定的数据库。这样，每次访问就不再局限于单一服务器，而是扩展到多个服务器，从而有效降低单台服务器的负载压力。值得一提的是，从sqlserver 2005版本开始，它开始支持“表分区”，进一步优化了这一过程。

拆分可以分为垂直拆分和水平拆分两种形式。垂直拆分是按照功能模块来组织数据，比如将订单、商品和用户信息分别存储在不同的数据库中。这种方式的优点是应用类型明晰，可以有效分散数据库压力。如果业务模块不明确，或者表之间的关联度较高，垂直拆分可能并不适用。水平拆分则侧重于将同一表的数据分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。它通过细分数据有效减轻了单一表面临的压力。比如一个包含大量数据的订单表可以通过水平拆分被分成多个子表，每个子表的数据量大大减少，从而显著提高数据库的运行效率。

关于如何实现垂直拆分和水平拆分，有一些具体的方法和策略可以参考。垂直拆分相对简单，只需根据表名访问不同的数据库即可。而水平拆分则需要更精细的规则制定。例如可以按时间顺序拆分数据或将用户ID进行哈希取模来分配数据到不同的数据库。还可以建立一个专门的数据库来保存用户ID到数据库的映射关系，以提高查询的灵活性。然而这种方法的缺点是每次查询都需要额外的一次查询操作，可能会带来一定的性能损失。

分布式数据库处理是一种有效的策略，可以应对大规模数据带来的挑战并提高数据库的运行效率。但在实施的过程中需要考虑到具体的应用场景和需求，选择最适合的拆分方式并制定相应的规则，以实现最佳的性能和效益平衡。