后端 - mongodb多少数据量需要分库分表？有必要分库分表吗？

Question

目前项目，如果进行分库，会有业务没法直接关联查询了，想问问，多大数据量才考虑

Answer 1

通常情况下，当单个集合的数据量达到数百万到数亿条记录时，才需要考虑分库分表。

给你推荐一下我的一个解决方案

分片（Sharding）+ 应用层关联 + 缓存机制

1.分片（Sharding）：

• 优点： 提高系统的扩展性和性能，适用于大规模数据和高并发访问的场景。
• 实现： 配置MongoDB的分片功能，将数据分布到多个服务器上。

2.应用层关联：

• 优点： 灵活性高，可以处理复杂的关联逻辑。
• 实现： 在应用层面进行数据的关联查询，先分别查询不同的分片，然后在内存中进行数据的合并和处理。

比如Java使用Spring Boot和MongoDB进行应用层关联查询示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    public UserAndOrders getUserAndOrders(String userId) {
        User user = mongoTemplate.findById(userId, User.class);
        List<Order> orders = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)), Order.class);
        return new UserAndOrders(user, orders);
    }
}

class UserAndOrders {
    private User user;
    private List<Order> orders;

    public UserAndOrders(User user, List<Order> orders) {
        this.user = user;
        this.orders = orders;
    }

    // getters and setters
}

3.缓存机制：

• 优点： 提高查询效率，减少数据库压力。
• 实现： 引入缓存机制（如Redis）来存储常用的查询结果，减少对数据库的直接查询压力。

比如Java使用Spring Boot和Redis进行缓存操作示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public UserAndOrders getCachedUserAndOrders(String userId) {
        String cacheKey = "user_orders_" + userId;
        UserAndOrders cachedData = (UserAndOrders) redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (cachedData != null) {
            return cachedData;
        } else {
            UserAndOrders userAndOrders = getUserAndOrders(userId); // 假设这是你的业务逻辑方法
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, userAndOrders, 3600); // 缓存1小时
            return userAndOrders;
        }
    }

    private UserAndOrders getUserAndOrders(String userId) {
        // 你的业务逻辑代码
        return new UserAndOrders(new User(), List.of(new Order()));
    }
}

Answer 2

看具体业务和负载,一般需要分表的业务量级,多半是属于那种日志业务,或者数据分析类业务,一般是能进行归档处理了,如果不是就要考虑是不是业务合理性了

Answer 3

关于MongoDB多少数据量需要分库分表，以及是否有必要分库分表的问题，以下是一些详细的解答：

多少数据量需要分库分表？

在MongoDB中，是否需要分库分表主要取决于数据量的增长情况、系统的性能需求以及业务场景。并没有一个固定的数据量阈值来界定何时必须分库分表。然而，当数据量达到以下情况时，可以考虑分库分表：

• 数据量巨大：当单个集合的数据量达到数亿或数十亿条记录时，读取和写入性能可能会下降。此时，为了保持系统的性能，可以考虑将数据拆分到多个集合或数据库中。
• 高并发请求：当并发请求数量大时，分表可以有效分散负载，提高系统的响应速度。
• 存储空间限制：MongoDB默认限制单个集合的大小。如果数据持续增长，可能需要进行分表以避免达到存储上限。

是否有必要分库分表？

分库分表的必要性主要取决于以下几个方面：

• 性能需求：如果系统需要处理大量的数据和高并发的请求，分库分表可以提高系统的性能和可扩展性。
• 业务场景：根据具体的业务场景和需求，分库分表可能有助于简化数据管理、提高查询效率或满足特定的性能要求。
• 数据增长：预估数据增长速度和量级，如果数据增长迅速，分库分表可以帮助分散数据，提高系统性能。

然而，分库分表也会带来一些挑战，如数据一致性和数据分布问题。在实施分库分表时，需要仔细考虑这些因素，并选择合适的策略来确保数据的完整性和系统的稳定性。

项目中的特殊情况

针对您提到的项目中如果进行分库会导致业务无法直接关联查询的问题，这确实是一个需要权衡的考虑因素。在决定是否分库时，可以考虑以下策略：

• 数据建模优化：通过优化数据模型，如使用嵌入式文档或冗余数据等策略，来减少关联查询的需求。
• 分片策略：在MongoDB中，可以使用分片（Sharding）策略来实现数据的水平扩展。分片允许将数据分布到多个服务器上，同时保持数据的完整性和一致性。通过合理的分片键选择，可以在不牺牲关联查询能力的情况下实现数据的分布式存储。
• 业务逻辑调整：如果可能的话，调整业务逻辑以减少对关联查询的依赖。例如，可以通过数据预处理或缓存策略来减少实时关联查询的需求。

综上所述，MongoDB是否需要分库分表取决于多个因素的综合考虑。在实施分库分表之前，建议对数据量、性能需求、业务场景等进行全面评估，并选择合适的策略来确保系统的稳定性和性能。