每个sql server 2000数据库都有一个主数据文件,能有多个辅数据文件,后者只能供该数据库使用。
二、数据文件命名:
每个数据文件都是个独立的 *** 作系统文件。主数据文件通常以mdf为文件后缀(该后缀不是必须的,但对于文件的识别比较有用)。主数据文件将数据存储在表格或索引中,他包含数据库的启动信息。他还包含一些系统表格,这些表格记载数据库中的对象,如数据库中所有的其他文件(辅数据文件和事务处理日志文件)的位置信息。
每个辅助数据文件通常都以ndf为文件后缀(该后缀也不是必须的)。辅数据文件主要在一个数据库跨多个硬盘驱动器时使用。
每个数据文件(主文件和辅文件)都有一个逻辑文件名,在transact_sql语句中使用,及一个物理文件名,供windows *** 作系统使用。逻辑文件名必须对于特定的数据库都是唯一的,并且必须遵守sqlserver的标识符规则。
三、数据文件存储:
sql server 2000将所有的数据库记录在两个位置上:主数据库和该数据库的主文件。非常多时候,数据库引擎使用在主数据库中找到的文件位置信息。当然也有例外,比如,当你执行的某些 *** 作,使得数据库引擎使用主文件位置信息,初始化主数据库中的文件位置输入,就是个特例。这些 *** 作正从sql server 70升级到sql server 2000,恢复主数据库,并使用sp_attach_db系统存储过程将一个数据库添加到sql server 2000中。
四、数据文件空间分配:
在sql server 2000的表格或索引中存储信息之前,必须在一个数据文件内部分配一些自由空间给那个对象。分配给表格和索引的自由空间的每个单位称为“扩展盘区”(extent)。一个扩展盘区为64kb,由8个连续的页面组成,每个页为8k。共有两种类型的扩展盘区:混合扩展盘区和统一扩展盘区。
每次创建一个新表格或索引时,sql server 2000寻找一个带自由空间的混合扩展盘区,然后将该自由页分配给该新建对象。一个页面只包含一个对象的数据。当某个对象需要额外的空间时,sql server 2000将混合扩展盘区中的自由空间分配给该对象,直到他一共使用了8个页面为止。在这以后,sql server 2000分配一个统一扩展盘区给那个对象。如果所有的数据文件上都没有自由空间,且启动了“自动增长”选项的话,那么sql server 2000将以循环算法增长这些数据文件。
随着时间和业务的发展,数据库中的数据量增长是不可控的,库和表中的数据会越来越大,随之带来的是更高的 磁盘 、 IO 、 系统开销 ,甚至 性能 上的瓶颈,而单台服务器的 资源终究是有限 的。
因此在面对业务扩张过程中,应用程序对数据库系统的 健壮性 , 安全性 , 扩展性 提出了更高的要求。
以下,我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。
数据库会面临什么样的挑战呢?
业务刚开始我们只用单机数据库就够了,但随着业务增长,数据规模和用户规模上升,这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。
为了解决上述的各种问题,数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。
将数据库的写 *** 作和读 *** 作分离,主库接收写请求,使用多个从库副本负责读请求,从库和主库同步更新数据保持数据一致性,从库可以水平扩展,用于面对读请求的增加。
这个模式也就是常说的读写分离,针对的是小规模数据,而且存在大量读 *** 作的场景。
因为主从的数据是相同的,一旦主库宕机的时候,从库可以 切换为主库提供写入 ,所以这个架构也可以提高数据库系统的 安全性 和 可用性 ;
优点:
缺点:
在数据库遇到 IO瓶颈 过程中,如果IO集中在某一块的业务中,这个时候可以考虑的就是垂直分库,将热点业务拆分出去,避免由 热点业务 的 密集IO请求 影响了其他正常业务,所以垂直分库也叫 业务分库 。
优点:
缺点:
在数据库遇到存储瓶颈的时候,由于数据量过大造成索引性能下降。
这个时候可以考虑将数据做水平拆分,针对数据量巨大的单张表,按照某种规则,切分到多张表里面去。
但是这些表还是在同一个库中,所以库级别的数据库 *** 作还是有IO瓶颈(单个服务器的IO有上限)。
所以水平分表主要还是针对 数据量较大 ,整体业务 请求量较低 的场景。
优点:
缺点:
四、分库分表
在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候,数据量过大造成索引性能下降,加上同一时间需要处理大规模的业务请求,这个时候单库的IO上限会限制处理效率。
所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去,每个服务器具有相应的库与表,只是表中数据集合不同。
分库分表能够有效地缓解单机和单库的 性能瓶颈和压力 ,突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
优点:
缺点:
注:分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈 。
分片方式都有什么呢?
RANGE(范围分片)
将业务表中的某个 关键字段排序 后,按照顺序从0到10000一个表,10001到20000一个表。最常见的就是 按照时间切分 (月表、年表)。
比如将6个月前,甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表,因为随着时间流逝,这些表的数据被查询的概率变小,银行的交易记录多数是采用这种方式。
优点:
缺点:
HASH(哈希分片)
将订单作为主表,然后将其相关的业务表作为附表,取用户id然后 hash取模 ,分配到不同的数据表或者数据库上。
优点:
缺点:
讲到这里,我们已经知道数据库有哪些架构,解决的是哪些问题,因此, 我们在日常设计中需要根据数据的特点,数据的倾向性,数据的安全性等来选择不同的架构 。
那么,我们应该如何选择数据库架构呢?
虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用,高负载的数据库系统,但是架构选择合适才是最重要的。
混合架构虽然能够解决所有的场景的问题,但是也会面临更多的挑战,你以为的完美架构,背后其实有着更多的坑。
1、对事务支持
分库分表后(无论是垂直还是水平拆分),就成了分布式事务了,如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价(XA事务);如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担(TCC、SAGA)。
2、多库结果集合并 (group by,order by)
由于数据分布于不同的数据库中,无法直接对其做分页、分组、排序等 *** 作,一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理(TIDB、KUDU等)。
3、数据延迟
主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。
4、跨库join
分库分表后表之间的关联 *** 作将受到限制,我们无法join位于不同分库的表(垂直),也无法join分表粒度不同的表(水平), 结果原本一次查询就能够完成的业务,可能需要多次查询才能完成。
5、分片扩容
水平分片之后,一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移,成本代价都极高的。
6、ID生成
分库分表后由于数据库独立,原有的基于数据库自增ID将无法再使用,这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、应用层依赖类(JDBC)
这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合,需要应用显示依赖相应的jar包(以Java为例),比如知名的TDDL、当当开源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。
此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API,通过重新实现 DataSource 、 PrepareStatement 等 *** 作数据库的接口,让应用层在 基本 不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。
中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API,内部通过 sql解析 、 sql重写 、 sql路由 等一系列的准备工作获取真正可执行的sql,然后底层再按照传统的方法(比如数据库连接池)获取物理连接来执行sql,最后把数据 结果合并 处理成ResultSet返回给应用层。
优点
缺点
二、中间层代理类(Proxy)
这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个 代理层 ,上层应用以 标准的MySQL协议 来连接代理层,然后代理层负责 转发请求 到底层的MySQL物理实例,这种方式对应用只有一个要求,就是只要用MySQL协议来通信即可。
所以用MySQL Navicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库,自然也天然 支持所有的编程语言 。
在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外,代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议,某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求,就像Nginx转发的是>
一、数据
1、数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
2、数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据;也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。
3、在计算机系统中,数据以二进制信息单元0、1的形式表示。
二、数据库
数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据。
三、数据库管理系统
1、数据库管理系统(Database Management System)是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。
2、它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)和数据 *** 作语言DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等 *** 作。
四、数据库系统
数据库系统DBS(Data Base System,简称DBS)通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括 *** 作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理,数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库,使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。
五、数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统四者之间的关系
1、首先数据库系统(baiDBS)包括数据库(DB)和数据库管理系统(DBMS),数据库管理系统包括数据库,数据库包括数据。
2、数据库是用来存放数据的仓库。
3、数据库管理系统是 *** 纵和管理数据库的系统。
扩展资料:
数据库的发展现状
1、在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。
2、特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来, 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。
3、随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。
4、以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同, 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
数据库在计算机中是以文件的形式存在的。(确定)
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
数据库的基本结构分三个层次,反映了观察数据库的三种不同角度。
(1)物理数据层。
它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。
它是数据库的中间一层,是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系,是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系,而不是它们的物理情况,是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库,表示了一个或一些特定用户使用的数据集合,即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
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