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2024-07-12
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Los términos "fragmentación" y "división de bases de datos" se mencionan a menudo en el campo de las bases de datos y generalmente se refieren a conceptos similares, pero difieren en detalles. La fragmentación de bases de datos generalmente se refiere a la distribución de datos de una base de datos grande a varias bases de datos más pequeñas para mejorar el rendimiento y la capacidad de administración. La división de bases de datos, por otro lado, se refiere más ampliamente a descomponer un sistema de base de datos en partes más pequeñas, que pueden incluir fragmentación de bases de datos u otros tipos de división, como fragmentación de tablas.
Estas son las diferencias entre fragmentación y división de bases de datos:
característica | Fragmentación de bases de datos | División de bases de datos |
---|---|---|
definición | Distribuya datos entre múltiples instancias de bases de datos físicas. | Divida el sistema de base de datos en entidades más pequeñas. |
Objetivo | Mejore el rendimiento, la escalabilidad y la tolerancia a fallos. | Mejore el rendimiento, la gestión y la escalabilidad. |
tipo | Incluye principalmente división horizontal y división vertical. | Incluyendo subbase de datos, subtabla, división horizontal, división vertical, etc. |
dividir horizontalmente | Es una forma de fragmentación que divide los datos por filas. | Probablemente parte de una división de base de datos. |
dividir verticalmente | Es una forma de fragmentación que divide los datos en columnas. | Probablemente parte de una división de base de datos. |
complejidad de implementación | Se requiere una lógica de enrutamiento adicional y superior. | Depende del método de división específico. |
Influencia | Es posible que sea necesario modificar el código de la capa de aplicación para adaptarlo a la subbiblioteca. | Es posible que sea necesario modificar el código de la capa de aplicación para adaptarse a los cambios. |
ejemplo | Almacene los datos de diferentes usuarios en diferentes bases de datos, por ejemplo, asígnelos a diferentes bases de datos de acuerdo con el valor hash de la ID de usuario. | Divida una tabla grande en varias tablas más pequeñas o divida los datos verticalmente en diferentes tablas o bibliotecas. División vertical: almacene la información del usuario y la información del pedido en diferentes bases de datos. División horizontal: almacene la tabla de pedidos en diferentes bases de datos según el rango de ID del pedido. |
- -- 分库示例:将订单信息按照用户ID的哈希值存储到不同的数据库
- -- 数据库1
- CREATE DATABASE orders_db_1;
- USE orders_db_1;
-
- CREATE TABLE orders (
- order_id INT PRIMARY KEY,
- user_id INT,
- total_amount DECIMAL(10, 2),
- order_date DATE
- );
-
- -- 数据库2
- CREATE DATABASE orders_db_2;
- USE orders_db_2;
-
- CREATE TABLE orders (
- order_id INT PRIMARY KEY,
- user_id INT,
- total_amount DECIMAL(10, 2),
- order_date DATE
- );
- -- 垂直拆分示例:将用户信息表和订单信息表分离到不同的数据库
- -- 主数据库
- CREATE DATABASE main_database;
- USE main_database;
-
- -- 用户信息表
- CREATE TABLE users (
- user_id INT PRIMARY KEY,
- username VARCHAR(50),
- email VARCHAR(100)
- );
-
- -- 订单信息表
- CREATE DATABASE orders_database;
- USE orders_database;
-
- CREATE TABLE orders (
- order_id INT PRIMARY KEY,
- user_id INT,
- total_amount DECIMAL(10, 2),
- order_date DATE
- );
La fragmentación de bases de datos y la división de bases de datos se utilizan en diferentes escenarios para satisfacer necesidades comerciales y desafíos técnicos específicos:
Escenas | Fragmentación de bases de datos | División de bases de datos |
---|---|---|
El volumen de datos es demasiado grande | Cuando la cantidad de datos en una sola base de datos excede las capacidades de almacenamiento o procesamiento de un solo servidor. | Cuando el tamaño de una tabla de base de datos afecta el rendimiento de la consulta. |
Cuello de botella en el rendimiento | Cuando se encuentran operaciones de lectura y escritura muy simultáneas, una sola base de datos no puede proporcionar un rendimiento suficiente. | Las operaciones de lectura y escritura en una sola tabla comienzan a disminuir, lo que afecta el tiempo de respuesta de la aplicación. |
Requisitos de escalabilidad | La base de datos debe expandirse horizontalmente para mejorar el rendimiento agregando más nodos de base de datos. | Los datos deben dividirse verticalmente para reducir la carga en una única base de datos y simplificar la administración. |
Recuperación y recuperación ante desastres. | En un entorno distribuido, la capacidad de recuperación ante desastres y la recuperación rápida del sistema se pueden mejorar mediante la fragmentación. | Al dividir la base de datos, puede realizar copias de seguridad y restaurar partes de sus datos más fácilmente. |
Relacionado con la lógica empresarial | No es adecuado para escenarios con consultas complejas entre tablas, porque la latencia y la complejidad de la red pueden aumentar después de la fragmentación de la base de datos. | Los datos se pueden dividir según la lógica empresarial para que los datos relacionados se almacenen juntos y se reduzcan las consultas entre bases de datos. |
Ajuste de la arquitectura del sistema. | Cuando la arquitectura del sistema necesita admitir computación distribuida y procesamiento de datos a gran escala. | Cuando es necesario reorganizar las estructuras de datos para optimizar una consulta u operación específica. |
Control de costos | Se pueden utilizar recursos de hardware económicos mediante fragmentación para reducir el costo total de propiedad. | Al optimizar el almacenamiento de datos y los patrones de acceso, se pueden ahorrar recursos informáticos y de almacenamiento. |
Aislamiento y seguridad de datos | El aislamiento físico de los datos se puede lograr mediante la fragmentación geográfica para cumplir con los requisitos reglamentarios. | Los datos se pueden dividir por sensibilidad o frecuencia de acceso para un control de seguridad más granular. |
Aunque tanto la fragmentación como la división de bases de datos se pueden utilizar para resolver los problemas anteriores, sus enfoques son diferentes. Las subbases de datos están más inclinadas a resolver el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala, así como a mejorar la escalabilidad y las capacidades de recuperación ante desastres del sistema. La división de bases de datos se centra más en optimizar la organización de datos y los patrones de acceso, y en simplificar la gestión de bases de datos.