随着我们的系统用户不断增加,产出的内容和数据量将不断增长,单台数据库数据量因为过大,将会导致查询速率降低,严重影响用户体验。
当 MySQL 单表记录数过大时,数据库的 CRUD 性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
Mysql开发技巧: MySQL开发技巧(一) MySQL开发技巧(二) MySQL开发技巧(三)
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
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前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序个规则。
从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在5.7版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎,也就是说只有 InnoDB 支持事务。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
按照数据表中某个字段的某种规则,将记录分散到多个库中,每个库该表中存储一部分记录,所有库中该表的记录并集,为该表所有记录的数据全集。
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
可以利用order by 子句完成随机抽取某些行的功能,他的原理就是order by rand()能够数据随机排序。
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
在正式开始之前,菜菜还是要强调一点,你的数据表是否应该分,需要综合考虑很多因素,比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级,是否可以有其他方案来解决当前问题?我不止一次的见过,有的leader在不考虑综合情况下,盲目的进行表拆分业务,导致的情况就是大家不停的加班,连续几周996,难道leader你不掉头发吗?还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分,大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度,上线之后反而发现业务数据量很小,但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下,有时候代价真的很大。
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垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
mysq中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
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一个MySQL DBMS可以同时存放多个数据库,理论上一个项目就对应一个数据库。如博客项目blog数据库、商城项目shop数据库、微信项目wechat数据库。
数据库的弹性伸缩与WebServer相比,复杂了很多倍,对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的,为提升我们对大型业务上云的理解,我们今天一起来看一看。
之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文后有链接),这次来说说分库分表的实现过程。
MySQL 是一种关系型数据库,在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也大量用到了 MySQL,因此它的稳定性是有保障的。MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL的默认端口号是3306。
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/737/1.html
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
这篇文章是作者利用几天时间对MySQL知识点总结完善后的产物,可以用来回顾MySQL基础知识以及备战MySQL常见面试问题。
墨墨导读:这篇文章是作者利用几天时间对MySQL知识点总结完善后的产物,可以用来回顾MySQL基础知识以及备战MySQL常见面试问题。
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。
在MySQL数据库中,表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法,包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。
此前的文章中,我们介绍了 mysql 最常用的存储引擎 — innodb 的性能优化。 主要围绕参数、索引设置等方面进行。 Mysql Innodb 性能优化
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
当我们的数据量比较大(没接触过)就会考虑一下分库分表的策略。当然分库分表又分为多种策略:
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