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🍀 一.海量数据存储问题及解决方案

随着大数据时代的到来，如何存储海量数据成为我们面临的一个重要的问题，数据的量级也是成指数的增长，从GB到TB到PB，传统单体的关系性数据库已经无法满足需求。

🥦 1.1 遇到的问题

传统的关系型数据库在处理海量数据时遇到了诸多挑战，例如性能瓶颈、存储空间浪费、扩展性差、用户请求量大等等问题。

🥦 1.2 解决方案

合理的数据库架构能够提升数据库的性能，如分布式、主从同步、分库分表等方式。

🍀 二.项目架构演变 - > 数据库架构演变

项目整体架构的演变流程如下图所示：
注意：下面的内容主要学习的是在整个项目架构演变过程中，【数据库架构】技术的演变过程！

🥦 2.1 单体应用架构 - v1

此时项目是一个单体应用架构，我们经常会在单台服务器上运行我们所有的程序和软件。

在项目运行初期，各种表都会存储在同一个数据库中，每个表都包含了大量的字段。在用户量比较少，访问量也比较少的时候，单库单表不存在问题。

存在的问题

因为机器都是单台，随着我们业务规模的增长，慢慢的我们的网站就会出现一些瓶颈和隐患问题。

🥦 2.2 集群架构 - v2

随着访问量的继续不断增加，单台应用服务器已经无法满足我们的需求。所以我们通过增加应用服务器的方式来将服务器集群化。

存在的问题

采用了应用服务器高可用集群的架构之后,应用层的性能会得到明显的提升,但是数据库的负载也在增加,随着访问量的提高,所有的压力都将集中在数据库这一层。

🥦 2.3 集群架构(主从复制+读写分离)- v3

应用层的性能得到明显的提升，但是数据库的负载压力在增大，那如何去提高数据库层面的性能呢？

我们可以使用主从复制+读写分离一定程度上可以解决问题。

存在的问题

随着用户量的增加、访问量的增加、数据量的增加依然会带来大量的问题，所以我们还需要进行改进。

🥦 2.4 集群架构(主从复制+读写分离+缓存) - v4

随着访问量的持续不断增加，比如我们电商项目中的秒杀活动，会出现许多用户访问同一内容的情况，出现大量的热点数据，对于这些热点数据的访问，如果每次都去数据库中进行查询的话，那么会对我们的数据库造成极大的压力，所有我们没必要每次都从数据库重读取，这时我们可以使用到缓存技术。

存在的问题

缓存只能缓解读取压力，数据库的写入压力还是很大；随着数据量的继续增大，性能还是很缓慢

🍀 三.总结

系统架构从v1演变到v4这个阶端,所有的数据都还在同一个数据库中，虽然我们采取了集群化、主从复制、读写分离、增加缓存的方式，但是随着数据库的压力持续增加，数据库的瓶颈仍然是个最大的问题。为了解决这个问题，接下来我们将学习对数据库的库和表进行垂直拆分和水平拆分。

💬 四.共勉

最后，我想和大家分享一句一直激励我的座右铭，希望可以与大家共勉！