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分库实践”大全

分库是个蛋疼的过程,需要考虑数据迁移、数据同步、数据切分等多个工作项,项目bug会持续到天荒地老。网络上搜索到的文章,往往有些错误的观点,只有调研,没有实践。在早些年,我就走过这方面的弯路。 本篇文章亦为实践后的产出,有很大的参考价值 其余相关文章,参见: “分库" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库组件的选型和流程,以及其优缺点。 背景 前不久发过两篇关于的文章: 一次踩坑实践的探讨 后需要注意的二三事 从标题可以看得出来,当时我们只做了;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘 先来回顾下整个分库的流程如下: ? 整个过程也很好理解,基本符合大部分公司的一个发展方向。 很少会有业务一开始就会设计为分库,虽说这样会减少后续的坑,但部分公司刚开始都是以业务为主。 本次分库是一次非常难得的实践操作,网上大部分的资料都是在汽车出厂前就换好了轮胎。 而我们大部分碰到的场景都是要对高速路上跑着的车子换胎,一不小心就“车毁人亡”。

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分库架构实践

关注高并发、高可用的架构设计,对系统服务化、分库、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源:infoQ||聊聊架构 1题记 “分库”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司,它有那么容易实践吗? 让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库”了吗?“分库”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库 水平分库与上面讲到的水平分的思想相同,唯一不同的就是将这些拆分出来的保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图: ? 而在业务功能上,通常默认只提供热点数据的查询),也是类似的实践。 在高并发和海量数据的场景下,分库能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。

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    分库最佳实践

    理论上业务只要申请到DRDS实例然后建库建即可。稍有不同的时候需要设计物理分库的数量和物理的数量。后面重点首先是介绍这个分库的设计,然后是业务SQL如何写最佳。 分库设计 分库设计首先要根据业务选择合适的拆分维度以及拆分策略。这个在前文《分布式数据库的拆分设计实践》已经有过分析。这里重点说的多少个库和多少个的选择考虑。 为什么要拆分? 是存在于分库中,分库实例里,多个实例组成了全部的业务数据。 关于数这里倒是有个简单万能的公式: 总分数(N) = 总物理实例数(X)* 每个实例下的分库数(Y)* 每个分库下的数(Z) 所以,当你定一个总的数N时,这个N要能够拆分为三个数(X、Y和 每个名只是在分库内部不重名,不同分库名是一样的。 总分数会通过公式 N=X*Y*Z来计算。这个计算结果值不宜超过目前实践最大值(4096)。

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    分库架构实践

    关注高并发、高可用的架构设计,对系统服务化、分库、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源:infoQ||聊聊架构 1题记 “分库”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司,它有那么容易实践吗? 让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库”了吗?“分库”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库 水平分库与上面讲到的水平分的思想相同,唯一不同的就是将这些拆分出来的保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。 而在业务功能上,通常默认只提供热点数据的查询),也是类似的实践。 在高并发和海量数据的场景下,分库能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。

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    MySQL十九:分库实践

    即:」 分库是什么? 分库表解决什么问题? 分库怎么做? 分库什么时候做? 分库引发的问题是什么? 分库中间件有哪些? 一、什么是分库 分库其实很好理解,「顾名思义,即把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个的数据分散到多个中」。 但是需要明确一点,分库不是一件事,而是三件事,也就是「分库的三种方案」: 「只分库不分」 「只分库」 「既分库又分」 1.1 只分库不分 「从单个数据库拆分成多个数据库的过程,将数据散落在多个数据库中 三、分库怎么做 「当我们使用分库时,都在物理空间的拆分,主要有两种拆分模式,都可以应用到分库中」: 「垂直拆分」 垂直拆分又称为纵向拆分,应用时有「垂直分库和垂直」两种方式,「主要解决过多或者是表字段过多问题 四、解决了什么问题/引发什么问题 通过以上分别对【 垂直、 垂直分库,水平分、水平分库】的分析,可以看出来无论是分库还是,垂直划分和水平划分的时候,他们的优缺点很类似,所以接下来总结一下分库表解决了什么问题

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    Mycat分库的简单实践

    MySQL的使用场景中,读写分离只是方案中的一部,想要扩展,势必会用到分库,可喜的是Mycat里已经做到了,今天花时间测试了一下,感觉还不错。 关于分库 当然自己也理了一下,分库的这些内容,如果分成几个策略或者阶段,大概有下面的几种。 ? 最上面的第一种是直接拆,比如数据库db1下面有test1,test2,test3三个,通过中间件看到的还是test,里面的数据做了这样的拆分,能够咋一定程度上分解压力,如果细细品来,和分区的套路有些像 分库的测试环境模拟 如果要在一台服务器上测试分库,而且要求架构方案要全面,作为技术可行性的一个判定参考,是否可以实现呢。 至于schema.xml的配置,是整个分库的核心,我索性也给出一个配置来,供参考。 <?xml version="1.0"?> <!

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    Mycat++ 分库扩展实践

    MyCat++ 分库:以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库([1]),和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息,构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表 ,mycat server 保存着分库的元数据信息,这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建; dataBase-hostNode 分配策略;数据库应该分配在哪台mysql服务器上 分配算法:顺序分配,随机分配,hash分配,负载最小优先分配等 2.路由图: 涉及概念:全局,er关系(保持相同) 全局:在所有服务器都存在 关系:根据shema的配置信息,构建一个依赖图 根据查询中的非路由列的值,查询倒排路由, 查找最终路由到的物理。 就可以知道该应该落在哪几个节点上。

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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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    分库在大厂的实践

    1 面试题 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? 2 考点分析 你现在已经明白为啥要分库了,你也知道常用的分库中间件了,你也设计好你们如何分库的方案了(水平拆分、垂直拆分、),那问题来了,你接下来该怎么把你那个单库单的系统给迁移到分库上去 所以这都是一环扣一环的,就是看你有没有全流程经历过这个过程 假设,你现有一个单库单系统在线上跑 单有600万数据,3个库,每个库里分了4个,每个要放50万的数据量 假设你已经选择了一个分库的数据库中间件 ,然后直接启动连到新的分库上去。 反复循环,直到两个库每个的数据都完全一致为止。 接着当数据完全一致了,就ok了,基于仅仅使用分库的最新代码,重新部署一次,不就仅仅基于分库在操作了么,还没有几个小时的停机时间,很稳。

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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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    突破Java面试(47)-分库实践

    0 Github 1 面试题 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? 2 考点分析 你现在已经明白为啥要分库了,你也知道常用的分库中间件了,你也设计好你们如何分库的方案了(水平拆分、垂直拆分、),那问题来了,你接下来该怎么把你那个单库单的系统给迁移到分库上去 所以这都是一环扣一环的,就是看你有没有全流程经历过这个过程 假设,你现有一个单库单系统在线上跑 单有600万数据,3个库,每个库里分了4个,每个要放50万的数据量 假设你已经选择了一个分库的数据库中间件 ,然后直接启动连到新的分库上去。 反复循环,直到两个库每个的数据都完全一致为止。 接着当数据完全一致了,就ok了,基于仅仅使用分库的最新代码,重新部署一次,不就仅仅基于分库在操作了么,还没有几个小时的停机时间,很稳。

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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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    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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    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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    MariaDB Spider 数据库分库实践

    分库 一般来说,数据库分库,有以下做法: 按哈希分片:根据一条数据的标识计算哈希值,将其分配到特定的数据库引擎中; 按范围分片:根据一条数据的标识(一般是值),将其分配到特定的数据库引擎中 分库有优点有缺点,这里就不再多说,先学会再打算。 MariaDB 使用 Spider 插件进行分库的支持,Spider 存储引擎是一个内置分片功能的存储引擎。 请参考资料:https://mariadb.com/kb/en/spider/ 在这篇文章中,笔者将使用 MariaDB Spider 进行分库实践。 部署 MariaDB 实例 为了更好地创建分库实践环境,这里需要三个 “物理”数据库,一个逻辑数据库,即四个 MariaDB 实例。

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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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