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MySQL分库浅谈一、分库类型二、分库查询三、分库的问题四、分库策略

一、分库类型 1、单库单 所有数据都放在一个库,一张。 2、单库多表 数据在一个库,单水平切分多张。 3、多库多表 数据库水平切分,也水平切分。 二、分库查询 通过分库规则查找到对应的和库的过程: 如分库的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到 Acc_0003中。 三、分库的问题 分库需要按不同维度记录数据,否则无法满足业务场景不同维度的查询。 四、分库策略 1、按时间; 2、主表和详细信息; 3、按数据区间; 4、取模映射; 5、一致性Hash; 6、二叉树

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    不要为了“分库”而“分库

    为什么要进行分库? 当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库? 当数据库大到一定程度的时候,我们采用优化硬件,优化的结构,这种方法还是无法满足的时候,就要进行分库分库是什么? 小结 本小结介绍了分库的各种方式,他们分别是垂直,垂直分库,水平分库和水平分分库表带来的问题 分库能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO,硬件资源,连接数的瓶颈,同时也带来了一些问题。 结语(重点) 如标题所示,我们不能为了分库分库,首先我们需要知道分库的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的,也就是如果没有性能瓶颈,没必要使用分库,毕竟技术是为了更好的服务于性能。

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    MySQL - 分库

    这时候可以在设计上进行解决: 采用分库的形式,对于业务数据比较大的数据库可以采用,使得数据的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行 的应用场景是单数据量增长速度过快,影响了业务接口的响应时间,但是 MySQL 实例的负载并不高,这时候只需要,不需要分库(拆分实例)。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库,例如一个电商系统shop库按业务有订单,会员,商品,按业务拆分后,响应的shop库被拆分到三个RDS实例中,数据库写入能力提升,服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度,维护量大 例如上面会员库一为二,根据userid % 2将数据分库存储存储,但随着业务量快速提升,两个库已经不够用,需要分成更多,例如10个,那么分库逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单可以使用 id 自增作为主键,分库了之后就不行了,会出现id 重复。

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    分库 闲聊

    垂直分库 垂直分库是原本库里有三张,现在每个库里有一张 水平分库 能够解决单数据量过大带来的查询效率下降的问题,但是,却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 读写分离 读写分离一般适用于主从结构,从节点负责读,主节点负责写 分库 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力,又需要面对海量数据的存储问题,这时需要对数据库既采用策略,又采用分库策略,以便同时扩展系统的并发处理能力 ,以及提升单的查询性能,这就是所谓的分库分库的策略比前面的仅分库或者仅的策略要更为复杂,一种分库的路由策略如下: 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的数量) 数据迁移 现在有一个未分库的系统,未来要分库,如何设计才可以让系统从未分库动态切换到分库上?

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    数据分库

    一.概述 分库,顾名思义,既分库,拆分方式有垂直和水平,通过将单一的数据库,进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢? 如一张很大的可以通过创建视图将常用column整合,提高查询速度; 进行分库 INS: 当一张每秒产生十万级数据时,如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog,实时采集 datanode 特点:datanode数据库相同,结构不同,数据不同 垂直,将,根据column拆分到若干个datanode 特点:datanode结构不同,数据不同 水平拆分: 水平分库,将一个数据库及其数据,按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点:库结构相同,但数据不同 开源数据库中间件,依赖于java环境,在前端相当于一个数据库,在后端与datanode通过jdbc,或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库

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    mysql 分库

    是分散数据库压力的好方法。 ,最直白的意思,就是将一个结构分为多个,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用了。 1,的分类 1>纵向 将本来可以在同一个的内容,人为划分为多个。 所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑,首先是纵向的处理。 这样纵向后: 首先存储引擎的使用不同,冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向 字面意思,就可以看出来,是把大的结构,横向切割为同样结构的不同,如,用户信息,user_1,user_2 等。 结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的,如根据用户ID来取模划分。 理由:根据数据量的规模来划分,保证单的容量不会太大,从而来保证单的查询等处理能力。

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    MySQL分库

    为什么要分库# ① 从连接数来看,根据官方文档,5.1.17以上版本,单台mysql数据库的连接数默认是151,上限为10w,虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数,或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力,提高稳定性,在高并发访问的时候可以增大连接负载,提升查询效率 可以解决单存储量过大,查询效率低下的问题,降低锁概率 1.2 缺点# 会增加跨或跨库联合查询复杂度 什么是分库# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分,比如一个系统分成很多个模块,有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等,每个模块占用一个数据库,这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 # 2.2.1 垂直# 垂直主要指把一张中的字段分开组成独立的,用某个相同的字段把这些关联起来,划分依据可以如下: ① 若某个字段存储的信息占用空间大,可以把这个字段用一张独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新,因为频繁查表容易导致锁,会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单中的字段太多,也可以考虑垂直 ④ …… 图片 2.2.2 水平分# 水平分不用拆字段

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    MySQL 分库

    为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库处理。 分库的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库/的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库的形式,主要是两种:垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度,一般又分为分库,所以组成的拆分策略最终如下: # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库:以为依据,根据业务将不同拆分到不同库中。 特点: 每个库的结构都不一样。 MyCat:数据库分库中间件,不用调整代码即可实现分库,支持多种语言,性能不及前者。 本次课程,我们选择了是MyCat数据库中间件,通过MyCat中间件来完成分库操作。 具体的分库的策略,只需要在MyCat中配置即可。

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    分库技术简述

    今天和大家聊聊分库技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。 而且这样的技术一般都是通过代码来进行的,需要自己开发,很少有第三方集成好的。 分库分库就不一样了,是所有数据都在一个库里面,分库则不同,不同的库存放的都是一样的。 ? 在数据量大的情况下,查询速度还是会特别慢,因为每一个库的数据量是一样的。 分库: 整合上面两种方式的特点,就出现了第三种方式:分库分库的同时进行。 ? 分库的特点就是如上图所示,每一个库中表都存一部的数据,这样不管有多大,我们都可以通过增加库来负载这个数据量。 分库缺点: 采用分库方式有一个缺点,如果我们仅仅是查询某一个数据,可以很快速的确定某一个库,然后查询返回数据。但是如果做数据统计,这个时候效率就会慢的惊人。

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    分库:入门标配

    大家好,我是老田,今天给大家分享分库:入门篇 当一张的数据达到几千万时,查询一次所花的时间会变长。 1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直。 第二种:单数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水平分。 数据切分可以分为:垂直切分和水平切分。 二、垂直切分 垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直。 至于具体原理这里就不详细说, 四、分库表带来的问题 任何事情都有两面性,分库也不例外,如果采用分库,会引入新的的问题 1、分布式事务问题 使用分布式事务中间件解决,具体是通过最终一致性还是强一致性分布式事务 5、数据迁移问题 采用双写的方式,修改代码,所有涉及到分库的增、删、改的代码,都要对新库进行增删改。

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    Mysql分库方案

    为什么要 当一张的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。锁定表示你们都不能对这张进行操作,必须等我对表操作完才行。 大数据量并且访问频繁的,将其分为若干个 比如对于某网站平台的数据库-公司,数据量很大,这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个,这个N是多少,根据实际情况而定。 某网站现在的数据量至多是5000万条,可以设计每张容纳的数据量是500万条,也就是拆分成10张,那么如何判断某张的数据是否容量已满呢? 利用merge存储引擎来实现 如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现, 这种方法比较适合. 举例子: ?

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    分库方案(一)

    一、分库方案 水平分 当系统绝对并发量没有上来但是单的数据量太多造成SQL效率底下加重CPU负担,以至于成为瓶颈。这时以字段为依据按照一定策略,将一个中的数据拆分到多个中。 拆分之后每个的结构都一样,但是数据都不一样没有交集,的并集是全量数据。 水平分库 当系统绝对并发量上来了,并且难以根本上解决问题,而且还没有明显的业务归属。 垂直分库 当系统绝对并发量上来了,而且可以抽象出单独的业务模块以为依据,按照业务归属不同,将不同的拆分到不同的库中。 垂直 当系统绝对并发量并没有上来,的记录并不多,但是字段多,并且热点数据和非热点数据在一起,单行数据所需的存储空间较大以字段为依据,这时按照字段的活跃性,将中字段拆到不同的中。 二、总结 这里先简单的讲解了分库的方案,下一篇文章将详细讲解具体的操作。

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    MySQL分库方案

    1.为什么要: 当一张的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。锁定表示你们都不能对这张进行操作,必须等我对表操作完才行。 3.大数据量并且访问频繁的,将其分为若干个 比如对于某网站平台的数据库-公司,数据量很大,这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个,这个N是多少,根据实际情况而定。 某网站现在的数据量至多是5000万条,可以设计每张容纳的数据量是500万条,也就是拆分成10张, 那么如何判断某张的数据是否容量已满呢? 利用merge存储引擎来实现 如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现, 这种方法比较适合. 举例子: ?

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    分区 分库 分片

    ,最终由N张,系统读写时需要通过一定的规则找到数据需要映射到的然后进行操作。 分库,多个数据库,每个数据库中有多张: 优点: 单并发能力提高,磁盘I/O提高,并发提高是单次查询的时间变短了,一个非常大的.MYD文件分摊到各个小的.MYD中去了 读写锁影响的数据量变小 插入数据库需要重新建立索引的数据减少 实现: 实现最简单是使用merge,对程序代码可以做到透明 分区: 优点:突破磁盘读写能力 相对于单个文件系统或者硬盘,分区可以存储更多的数据 数据管理比较方便 建立分区,根一般的没有区别。 分库: 对于时效性不高的数据,可以通过读写分离缓解数据库压力,需要注意的是在业务分区上哪些业务是允许一定延迟的,以及数据同步问题 分片: 在分布式存储系统中,数据需要分散存储在多台设备上,数据分片就是用来确定数据在多台存储设备上分布的技术

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    DBLE分库实战

    ORDER_DETAIL),明细会依赖订单单,就是该会存在的主从关系, 这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则,比如根据用户ID切分,其它相关的都依赖于用户ID,再或者根据订单ID进行切分, 总之部分业务总会可以抽象出父子关系的 这类适用于ER分片,子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上, 避免数据Join跨库操作,以order与order_detail例子为例,schema.xml中定义合适的分片配置,order ----+-----------------------------------+---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 2.7 总结:当子表与父的关联字段正好是父的分片字段时 ,子表直接根据父规则进行分片,在数据录入的时候子表直接放在父的分片上面,在进行关联查询join的时候,走的是父的路由。 【重要】其它的总结: 当子表与父的关联字段不是父的分片字段时,必须通过查找对应的父表记录来确认子表所在分片,如果找不到则会抛出错误,在join查询的时候,路由走的是所有分片节点。

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    实战:Shardingsphere分库

    官方地址:http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示,以订单为例,演示shardingsphere分库的基本原理及配置。 spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = db$->{member_id % 2} # 策略 member_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = member_id # 策略 orderSn=222222, memberId=101, createTime=Mon Jun 15 17:23:47 CST 2020, status=1) 总结 shardingsphere分库可以解决单库单的数据库的性能瓶颈问题 但分库也会增加系统的复杂度,例如跨库的join问题,事务问题,成本问题等,需要综合考虑是否有分库的必要。

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