新浪微博，騰訊微博mysql數據庫主表猜想

出處:http://blog.csdn.net/cleanfield/article/details/6339428 注意，原文下面的評論也是難得的學習資料，千萬不能錯過 用戶信息表（t_user_info） 字段名稱 字節數 類型 描述 User_id 4 uint32 用戶編號（主鍵） User_name 20 Char[20] 名稱 Msg_count 4

出處: http://blog.csdn.net/cleanfield/article/details/6339428

注意，原文下面的評論也是難得的學習資料，千萬不能錯過

用戶信息表（t_user_info）

備注：以User_id取模分表

用戶之間關系表（t_user_relation）,必須有關注與被關注的關系

備注：關系是單向的，以User_id取模分表

用戶消息索引表（t_uer_msg_index）

備注：此表就是當我們點擊“我的首頁”時拉取的消息列表，只是索引，Time_t對這些消息進行排序

消息與消息關系表（t_msg_msg_relation）

備注：以Reference_id取模分表。

騰訊微博比新浪微博好的一點是一個消息的所有評論和轉發都是被固定頁碼，這樣在點擊看評論的時候搜索效率更高，因為多了一個where Page_index的定位條件，當然帶來的問題就是可能看到有些頁的評論排版并不是滿頁，這就是因為標識為這個Page_index的評論有刪除操作。

消息元數據表（t_msg_info）

備注：消息元數據中，content像可能存在圖片，這部分可以在分布式文件系統中存儲。在2011年數據庫大會上聽楊海潮的演講，對于nosql 也有涉及，本人能力有限，對這部分的職責還不清楚，希望高人指點。

非常推崇楊海潮ppt中的歸檔做法，因為微博是有時間軸線的，對于一定時間之前的記錄可以分層次歸檔，這樣在前端的最新的數據表的壓力就會減輕很多。

業務邏輯：

1.A關注B

1）在t_user_relation_A中添加

2）在t_user_relation_B中添加

2.原創發消息

1）在t_msg_info_A中添加這條元消息，type為0

2）更新t_user_info_A中Msg_count

3）在t_uer_msg_index_A中插入A發的這條消息的索引（A的編號和消息編號）

4）在t_user_relation_A中找到所有關注A的人，比如B,C,D,E,F等等，并發在這些用戶的t_uer_msg_index中插入A的這條信息索引，比如名人微博可以并發多個進程來實現對粉絲的消息同步

3.A轉發B的消息msg_b

1）在t_msg_info_A中添加這條元消息msg_a，type為2

2）更新t_user_info_A中Msg_count

3）在t_uer_msg_index_A中插入A發的這條消息的索引（A的編號和消息編號）

4）在t_msg_info_B中更新msg_b的Transferred_count和Transfer_count

5）在t_msg_msg_relation中添加User_a,msg_a與User_b，msg_b的轉發關系，page_index為Transferred_count%page_count

4.A評論B的消息msg_b

1）在t_msg_info_A中添加這條元消息msg_a，type為1

2）更新t_user_info_A中Msg_count

3）在t_uer_msg_index_A中插入A發的這條消息的索引（A的編號和消息編號）

4）在t_msg_info_B中更新msg_b的Commented_count和Comment_count

5）在t_msg_msg_relation中添加User_a,msg_a與User_b，msg_b的評論關系，page_index為Commented_count%page_count

5.A刪除消息msg_a

1）刪除t_msg_info中的元數據msg_a

2）刪除t_uer_msg_index_A中的User_a，msg_a行記錄

3）備注：如果A的msg_a被別人評論或者引用，那么在對方查看評論或者轉發的時候會提示“原消息已被作者刪除”

6.A刪除轉發消息msg_a

1）刪除t_msg_info_A中的元數據msg_a

2）刪除t_uer_msg_index_A中的User_a，msg_a行記錄

3）在t_msg_msg_relation_A表中找到msg_a的源消息，即B的msg_b

4）刪除t_msg_msg_relation_A中user_a，msg_a和user_b，msg_b的轉發關系

5）更新t_msg_info_B中msg_b記錄的Transfer_count，減1

7.A刪除評論消息msg_a

1）刪除t_msg_info_A中的元數據msg_a

2）刪除t_uer_msg_index_A中的User_a，msg_a行記錄

3）在t_msg_msg_relation_A表中找到msg_a的源消息，即B的msg_b

4）刪除t_msg_msg_relation_A中user_a，msg_a和user_b，msg_b的評論關系

5）更新t_msg_info_B中msg_b記錄的Commecnt_count，減1

8.A拉取全部消息

1）從t_uer_msg_index_A中拉取Author_id，Msg_id，Time_t索引，并以Time_t排序

2）通過頁碼和每頁count控制返回結果數量，這樣避免了server io 壓力沖擊

5月25日更新：

1）條件允許的話，所有的index表可以放到內存中，全部cache，而元數據直接ssd，這樣讀速度會提高很多，當然也要做好熱備

2）t_user_relation表最好做合并存儲

5月27日更新：

1）在第二步原創發消息要通知給粉絲，這時如果是明星，那么推送的數量可能數百萬，新浪采取的做法是對這數百萬粉絲進行區別對待，按照活躍度劃分為幾個層級，每個層級有一個推送時效限定，這樣可以做到最想看到這個信息的人能夠最及時的看到明星動態

2）用硬件來提升速度，將所有index表放在memory上，元數據放在ssd上，數據可以現在這兩層上做處理，并定時持久化到mysql中

3）提供批量處理接口，比如拉取最新更新索引

4）在一定限度上容忍不一樣，但要實現最終一致性

6月1日更新：

本文用的是push模式，關于微博的pull模式，請參見 http://blog.csdn.net/cleanfield/archive/2011/05/27/6450626.aspx

6月30日更新：

在新浪微博中，評論和轉發都與原創消息是一樣的獨立記錄，只不過多了一條消息關系記錄，在展現的時候除了要展現自己添加的轉發內容或評論內容之外，還需要將最原始的那條目標消息取出來。

12月8日更新：

消息與消息關系表（t_msg_msg_relation）的備注中，應該是以Referenced_id取模分裂

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