这是一篇2009年初的资料How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data,相信大部分人已经看过了。如Fenng的中文介绍FriendFeed 使用 MySQL 的经验。本文从不同的角度再补充下。作者几个月前也曾经在广州技术沙龙作过一次Key value store漫谈的演讲,许多参会人员对key value方向存在强烈的使用意愿,但同时也对完全抛弃MySQL存在疑虑,本文介绍的方案也可以给这些人员一些架构参考。
需求
250M entities, entities表共有2.5亿条记录,当然是分库的。
典型解决方案:RDBMS
问题:由于业务需要不定期更改表结构,但是在2.5亿记录的表上增删字段、修改索引需要锁表,最长需要1小时到1天以上。
Key value方案
评估Document类型数据库,如CouchDB
CouchDB问题: Performance? 广泛使用? 稳定性? 抗压性?
MySQL方案
MySQL相比Document store优点:
- 不用担心丢数据或数据损坏
- Replication
- 非常熟悉它的特性及不足,知道如何解决
结论
综合取舍,使用MySQL来存储key/value(schema-less)数据,value中可以放:
Python dict
JSON object
实际friendfeed存放的是zlib压缩的Python dict数据,当然这种绑定一种语言的做法具有争议性。
表结构及Index设计模式
feed数据基本上都存在entities表中,它的结构为
mysql> desc entities; +----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+ | added_id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | id | binary(16) | NO | UNI | | | | updated | timestamp | YES | MUL | CURRENT_TIMESTAMP | | | body | mediumblob | YES | | NULL | | +----------+------------+------+-----+-------------------+----------------+
假如里面存的数据如下
{ "id": "71f0c4d2291844cca2df6f486e96e37c", "user_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", "feed_id": "f48b0440ca0c4f66991c4d5f6a078eaf", "title": "We just launched a new backend system for FriendFeed!", "link": "http://friendfeed.com/e/71f0c4d2-2918-44cc-a2df-6f486e96e37c", "published": 1235697046, "updated": 1235697046, }
如果要对link字段进行索引,则用另外一个表来存储。
mysql> desc index_link; +-----------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+--------------+------+-----+---------+-------+ | link | varchar(255) | NO | PRI | | | | entity_id | binary(16) | NO | PRI | | | +-----------+--------------+------+-----+---------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec)
优点是
- 增加索引时候只需要 1. CREATE TABLE,2.更新程序
- 删除索引时候只需要 1. 程序停止写索引表(实际就是一个普通表),2. DROP TABLE 索引表
这种索引方式也是一种值得借鉴的设计模式,特别是key value类型的数据需要索引其中的内容时。
我们就是这样做的
学习了~~~
这到底如何解决负载问题,我的数据库出现问题,数据量太大,需要一些解决方案。
link 修改时怎么办,entities没问题,索引表还要修改?
我们就是这样做的. 学习了…
This indexing method is also a design pattern worth learning from, especially when key value type data needs to be indexed. drywall repair cracks fort worth tx
感谢您与我们分享这一点
It’s a good thing you shared this with us. Thanks!
Great insights. Thanks a lot!