数据库常用架构方案
数据库与系统架构
系统架构评估方法
总结词
系统架构评估方法是对已设计的系统架构进 行评估和优化的手段。
详细描述
系统架构评估方法包括定性评估和定量评估 两种方式。定性评估主要通过专家评审、比 较分析和场景分析等方法进行，而定量评估 则通过性能测试、压力测试和稳定性测试等 方法进行。评估的目的是发现系统架构中存 在的问题和瓶颈，并提出优化建议，以提高
模块化
微服务架构将应用程序拆分成多个模块，每个模块负责 特定的功能，便于开发和维护。
微服务架构的优缺点
高可用性
由于每个微服务都是独立的，单个服务的故障不会影响整个应用程序的可用性。
可伸缩性
可以根据业务需求对单个微服务进行横向或纵向扩展，提高了系统的可伸缩性。
微服务架构的优缺点
复杂性
微服务架构使得系统变得更加复杂，需要更多的开发、配置和管理的工作。
详细描述
系统架构是对系统各个组件及其相互关系的 描述，它定义了系统的结构、功能和行为。 根据不同的分类标准，系统架构可以分为多 种类型，如根据结构化程度可以分为集中式 、分布式和云计算架构等。
系统架构设计原则
要点一
总结词
系统架构设计原则是指导架构师进行系统设计的准则和规 范。
要点二
详细描述
系统架构设计原则包括功能性原则、可靠性原则、可扩展 性原则、可维护性原则和性能原则等。这些原则在指导架 构师进行系统设计时，需要考虑系统的功能需求、可靠性 、可扩展性和可维护性等方面，以确保系统能够满足业务 需求并具有较好的性能表现。
通信开销
由于微服务之间需要进行通信，可能会产生较多的网络通信开销。
微服务架构的优缺点
数据一致性
在微服务架构中，数据一致性的维护变得更加困难。
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构概述：数据架构是指在软件系统中对数据进行组织、存储和管理的结构和方式。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
本文将详细介绍数据架构的标准格式，包括数据模型、数据存储和数据管理等方面。
一、数据模型：数据模型是描述数据结构和数据之间关系的一种工具。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
在进行数据架构设计时，需要选择适合系统需求的数据模型，并根据实际情况进行定制。
1.1 层次模型：层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成树状结构，每个节点代表一个实体，节点之间通过父子关系进行连接。
层次模型适用于具有明确层次结构的数据，但对于复杂的关系无法很好地表示。
1.2 网络模型：网络模型是在层次模型的基础上进行扩展，引入了多对多的关系。
它通过记录集（record set）和集合（set）之间的连接来表示数据之间的关系。
网络模型适用于具有复杂关系的数据，但对于查询和维护操作较为复杂。
1.3 关系模型：关系模型是目前最常用的数据模型，它将数据组织成二维表格的形式，通过行和列来表示数据和属性。
关系模型具有良好的结构化特性，能够方便地进行查询和维护操作。
在进行数据架构设计时，通常选择关系模型作为基础。
1.4 面向对象模型：面向对象模型是在关系模型的基础上进行扩展，引入了对象、类和继承等概念。
面向对象模型适用于具有复杂对象关系的数据，能够更好地反映现实世界的复杂性。
但在实际应用中，需要考虑面向对象模型的复杂性和性能开销。
二、数据存储：数据存储是指将数据保存在物理介质中的过程。
在进行数据架构设计时，需要选择合适的数据存储方式，并考虑数据的安全性、可靠性和性能等因素。
2.1 关系型数据库：关系型数据库是最常用的数据存储方式，它将数据以表格的形式存储，并通过SQL语言进行查询和操作。
关系型数据库具有良好的结构化特性和事务支持，适用于大部分的数据管理需求。
2.2 非关系型数据库：非关系型数据库是近年来兴起的一种新型数据存储方式，它以键值对、文档、列族和图等形式存储数据。
聊聊常见的数据库架构设计方案
一、数据库架构原则1.高可用2.3.高性能4.5.一致性6.7.扩展性8.二、常见的数据库架构方案方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用jdbc:mysql://vip:3306/xxdb1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。
大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。
另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。
3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。
这也是通用的方案。
第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡jdbc:mysql://vip:3306/xxdb1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。
3、一致性分析：存在数据一致性问题。
请看，一致性解决方案。
4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。
如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。
第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
方案三：主从架构，一主多从，读写分离jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdbjdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdbjdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb1、高可用分析：主库单点，从库高可用。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中对数据进行组织和管理的方式和结构。
一个良好的数据架构可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在架构设计中，数据架构起着至关重要的作用。
本文将详细介绍数据架构的标准格式，包括数据模型、数据存储、数据访问和数据传输等方面。
一、数据模型数据模型是描述数据结构、数据操作和数据约束的概念工具。
常见的数据模型有关系型模型、面向对象模型和文档模型等。
在进行数据架构设计时，需要根据系统需求选择合适的数据模型。
以下是一个示例的数据模型：表名：用户信息表字段：- 用户ID：整型，主键- 用户名：字符串，惟一- 密码：字符串- 邮箱：字符串- 手机号：字符串二、数据存储数据存储是指将数据持久化保存的过程。
在数据架构设计中，需要考虑数据存储的可靠性、性能和扩展性。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
以下是一个示例的数据存储方案：数据库：MySQL表名：用户信息表字段：- 用户ID：整型，主键- 用户名：字符串，惟一索引- 密码：字符串- 邮箱：字符串- 手机号：字符串三、数据访问数据访问是指对数据进行读取、写入和更新的操作。
在数据架构设计中，需要考虑数据访问的效率和安全性。
常见的数据访问方式包括SQL查询、API调用和ORM框架等。
以下是一个示例的数据访问方案：语言：Java框架：Spring Boot接口：- 查询用户信息：- 请求方式：GET- 请求路径：/api/user/{userId}- 返回结果：JSON格式的用户信息- 创建用户信息：- 请求方式：POST- 请求路径：/api/user- 请求参数：JSON格式的用户信息- 返回结果：JSON格式的创建成功信息四、数据传输数据传输是指在不同系统之间传递数据的过程。
在数据架构设计中，需要考虑数据传输的安全性和可靠性。
常见的数据传输方式包括HTTP协议、消息队列和文件传输等。
以下是一个示例的数据传输方案：协议：HTTP接口：- 查询用户信息：- 请求方式：GET- 请求URL：example/api/user/{userId}- 请求头：Content-Type: application/json- 请求体：无- 返回结果：JSON格式的用户信息- 创建用户信息：- 请求方式：POST- 请求URL：example/api/user- 请求头：Content-Type: application/json- 请求体：JSON格式的用户信息- 返回结果：JSON格式的创建成功信息以上是关于架构设计中数据架构的标准格式文本。
五种主流数据库体系结构
五种主流数据库体系结构
数据库体系结构是指数据库系统中各个组成部分的结构和相互
关系。
主流的数据库体系结构包括层次式、网络式、关系式、面向
对象式和NoSQL数据库。
首先，层次式数据库体系结构是最早期的数据库结构之一，它
使用树形结构来组织数据，其中每个子节点都只有一个父节点。
这
种结构的优点是检索速度快，但缺点是不够灵活，难以适应复杂的
数据关系。
其次，网络式数据库体系结构是在层次式结构的基础上发展而来，它允许一个子节点有多个父节点，这样可以更好地表示实际世
界中的复杂关系。
但是，网络式数据库的复杂性和可维护性较差。
第三种是关系式数据库体系结构，它使用表格来组织数据，表
格之间通过外键建立关联。
这种结构的优点是数据之间的关系清晰，易于理解和维护，而且支持丰富的查询操作。
目前，关系式数据库
是应用最广泛的数据库模型之一。
第四种是面向对象式数据库体系结构，它将数据组织为对象，
每个对象包含数据和对数据的操作。
这种结构适合于面向对象的编程语言，能够更好地表示现实世界中的复杂结构和关系。
最后，NoSQL数据库体系结构是近年来兴起的一种新型数据库模型，它放弃了传统数据库的表格和SQL查询，而是采用键值对、文档、列族等非关系型的数据存储方式。
NoSQL数据库适用于大数据和分布式存储场景，能够提供高性能和可伸缩性。
综上所述，这五种主流数据库体系结构各有优缺点，应根据具体的应用场景和需求来选择合适的数据库体系结构。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中，对数据进行组织、存储、管理和访问的结构和规范。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在本文中，将介绍数据架构的基本概念、设计原则和常用技术，以及一个示例数据架构设计的详细说明。
一、数据架构的基本概念1. 数据模型：数据模型是对现实世界中的实体和关系进行抽象和描述的方法。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是负责管理和操作数据库的软件系统。
它提供了数据存储、数据访问、数据安全和数据一致性等功能。
3. 数据库：数据库是指存储在物理介质上的数据集合。
它按照一定的数据模型进行组织和管理，可以被DBMS管理和访问。
4. 数据库实例：数据库实例是指在内存中加载数据库，并提供对数据库的访问和操作的运行时环境。
5. 数据库表：数据库表是数据在数据库中的组织形式，由行和列组成。
每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
6. 数据库索引：数据库索引是一种提高数据检索速度的数据结构。
它通过建立索引键和数据之间的映射关系，加快数据的查找和访问速度。
二、数据架构的设计原则1. 数据一致性：数据架构应该保证数据的一致性，即数据在不同的地方和时间访问时，保持一致的值和状态。
2. 数据完整性：数据架构应该保证数据的完整性，即数据的约束条件和业务规则得到满足，不会浮现错误或者不一致的数据。
3. 数据安全性：数据架构应该保证数据的安全性，即数据只能被授权的用户访问和修改，防止未经授权的访问和恶意操作。
4. 数据可扩展性：数据架构应该具备良好的可扩展性，能够适应系统的增长和变化，保持系统的性能和可靠性。
5. 数据性能：数据架构应该优化数据的访问和操作性能，提高系统的响应速度和吞吐量。
三、常用的数据架构技术1. 分布式架构：分布式架构将数据分布在多个节点上，通过网络进行通信和协作，提高系统的可扩展性和性能。
常用的分布式架构有主从架构、集群架构和分布式数据库等。
五大常见的MySQL高可用方案
五⼤常见的MySQL⾼可⽤⽅案1. 概述我们在考虑MySQL数据库的⾼可⽤的架构时，主要要考虑如下⼏⽅⾯：1.1 如果数据库发⽣了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可⽤性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障⽽中断。
1.2 ⽤作备份、只读副本等功能的⾮主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持⼀致。
1.3 当业务发⽣数据库切换时，切换前后的数据库内容应当⼀致，不会因为数据缺失或者数据不⼀致⽽影响业务。
关于对⾼可⽤的分级在这⾥我们不做详细的讨论，这⾥只讨论常⽤⾼可⽤⽅案的优缺点以及⾼可⽤⽅案的选型。
2. ⾼可⽤⽅案2.1. 主从或主主半同步复制使⽤双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。
在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等⼀些列新特性的引⼊，使得MySQL原⽣半同步复制更加可靠。
常见架构如下：通常会和proxy、keepalived等第三⽅软件同时使⽤，即可以⽤来监控数据库的健康，⼜可以执⾏⼀系列管理命令。
如果主库发⽣故障，切换到备库后仍然可以继续使⽤数据库。
优点：架构⽐较简单，使⽤原⽣半同步复制作为数据同步的依据；双节点，没有主机宕机后的选主问题，直接切换即可；双节点，需求资源少，部署简单；缺点：完全依赖于半同步复制，如果半同步复制退化为异步复制，数据⼀致性⽆法得到保证；需要额外考虑haproxy、keepalived的⾼可⽤机制。
2.2. 半同步复制优化半同步复制机制是可靠的。
如果半同步复制⼀直是⽣效的，那么便可以认为数据是⼀致的。
但是由于⽹络波动等⼀些客观原因，导致半同步复制发⽣超时⽽切换为异步复制，那么这时便不能保证数据的⼀致性。
所以尽可能的保证半同步复制，便可提⾼数据的⼀致性。
该⽅案同样使⽤双节点架构，但是在原有半同复制的基础上做了功能上的优化，使半同步复制的机制变得更加可靠。
可参考的优化⽅案如下：2.2.1. 双通道复制半同步复制由于发⽣超时后，复制断开，当再次建⽴起复制时，同时建⽴两条通道，其中⼀条半同步复制通道从当前位置开始复制，保证从机知道当前主机执⾏的进度。
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数据库常用架构方案
一、数据库架构原则 (3)
二、常见的架构方案 (3)
方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3)
方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4)
方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5)
方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6)
三、一致性解决方案 (7)
第一类：主库和从库一致性解决方案： (7)
第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9)
四、总结 (11)
1、架构演变 (11)
2、个人见解 (11)
∙高可用
∙高性能
∙一致性
∙扩展性
方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。
大部分互联网应用读多写少，读
会先成为瓶颈，进而影响写性能。
另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。
3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。
**5、可落地分析：**两点影响落地使用。
第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。
这也是通用的方案。
第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。
这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。
3、一致性分析：存在数据一致性问题。
请看下面的一致性解决方案。
4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。
如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。
第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
方案三：主从架构，一主多从，读写分离
jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb
1、高可用分析：主库单点，从库高可用。
一旦主库挂了，写服务也就无法提供。
2、高性能分析：大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响整体性能。
读的性能提高了，整体性能也提高了。
另外，主库可以不用索引，线上从库和线下从库也可以建立不同的索引（线上从库如果有多个还是要建立相同的索引，不然得不偿失；线下从库是平时开发人员排查线上问题时查的库，可以建更多的索引）。
3、一致性分析：存在数据一致性问题。
请看下面介绍的一致性解决方案。
4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。
（带来的问题是，从库越多需要从主库拉取binlog日志的端就越多，进而影响主库的性能，并且数据同步完成的时间也会更长）
5、可落地分析：两点影响落地使用。
第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。
第二，主库单点问题，笔者暂时没想到很好的解决方案。
注：思考一个问题，一台从库挂了会怎样？读写分离之读的负载均衡策略怎么容错？方案四：双主+主从架构，看似完美的方案
jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb
1、高可用分析：高可用。
2、高性能分析：高性能。
3、一致性分析：存在数据一致性问题。
请看，一致性解决方案。
4、扩展性分析：可以通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。
（带来的问题同方案二）
5、可落地分析：同方案二，但数据同步又多了一层，数据延迟更严重。
第一类：主库和从库一致性解决方案：
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。
如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。
如下图。
既然知道了数据不一致性产生的原因，有下面几个解决方案供参考：
1、直接忽略，如果业务允许延时存在，那么就不去管它。
2、强制读主，采用主备架构方案，读写都走主库。
用缓存来扩展数据库读性能。
有一点需要知道：如果缓存挂了，可能会产生雪崩现象，不过一般分布式缓存都是高可用的。
3、选择读主，写操作时根据库+表+业务特征生成一个key放到Cache里并设置超时时间（大于等于主从数据同步时间）。
读请求时，同样的方式生成key先去查Cache，再判断是否命中。
若命中，则读主库，否则读从库。
代价是多了一次缓存读写，基本可以忽略。
4、半同步复制，等主从同步完成，写请求才返回。
就是大家常说的“半同步复制”semi-sync。
这可以利用数据库原生功能，实现比较简单。
代价是写请求时延增长，吞吐量降低。
5、数据库中间件，引入开源（mycat等）或自研的数据库中间层。
个人理解，思路同选择读主。
数据库中间件的成本比较高，并且还多引入了一层。
第二类：DB和缓存一致性解决方案
先来看一下常用的缓存使用方式：
第一步：淘汰缓存；
第二步：写入数据库；
第三步：读取缓存？返回：读取数据库；
第四步：读取数据库后写入缓存。
注：如果按照这种方式，图一，不会产生DB和缓存不一致问题；图二，会产生DB和缓存不一致问题，即4.read先于3.sync执行。
如果不做处理，缓存里的数据可能一直是脏数据。
解决方式如下：
注：设置缓存时，一定要加上失效时间，以防延时淘汰缓存失败的情况！
1、架构演变
∙架构演变一：方案一-> 方案一+分库分表-> 方案二+分库分表-> 方案四+分库分表；
∙架构演变二：方案一-> 方案一+分库分表-> 方案三+分库分表-> 方案四+分库分表；
∙架构演变三：方案一-> 方案二-> 方案四-> 方案四+分库分表；
∙架构演变四：方案一-> 方案三-> 方案四-> 方案四+分库分表；
2、个人见解
1、加缓存和索引是通用的提升数据库性能的方式；
2、分库分表带来的好处是巨大的，但同样也会带来一些问题，详见数据库之分库分表-
垂直？水平？
3、不管是主备+分库分表还是主从+读写分离+分库分表，都要考虑具体的业务场景。
某8到家发展四年，绝大部分的数据库架构还是采用方案一和方案一+分库分表，只有极少部分用方案三+读写分离+分库分表。
另外，阿里云提供的数据库云服务也都是主备方案，要想主从+读写分离需要二次架构。
4、不考虑业务场景的架构都是耍流氓。
11。