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数据库拆分实战

二,数据库拆分,只有在数据层面也拆分开,才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为,与业务服务拆分同时进行,或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。 根据其组织架构和系统特点,最终采取了先服务拆分,再数据库拆分的演进路线。 这也呼应了Choose the most apporiate database refactoring,所以设想拆分后的数据库应该如下图所示: 从图上不难看出,需要修改的点包括: 1. 业务代码 1.1 发货单服务的数据库配置 1.2 所有类似join查询的级联操作,主要集中在页面查询,导出,报表等。(写入操作在微服务拆分时基本已经修改) 2. 先找到数据库的瓶颈,把一部分拆分出去,梳理清楚整个流程,之后进一步的细分,就水到渠成了。 但是数据库重构和代码重构有相似之处,也有不同之处。

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数据库水平垂直拆分

数据库水平垂直拆分数据库量非常大的时候,DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。 水平拆分 一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理,将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。 按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据,超过只就进行分表,这样分表的优点是扩展灵活,但是存在热点数据。 按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。 垂直拆分 当一张表的字段过多时则可以考虑垂直拆分。 通常是将一张表的字段才分为主表以及扩展表,使用频次较高的字段在一张表,其余的在一张表。 拆分之后带来的问题 拆分之后由一张表变为了多张表,一个库变为了多个库。最突出的一个问题就是事务如何保证。 两段提交 最终一致性 如果业务对强一致性要求不是那么高那么最终一致性则是一种比较好的方案。

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    微服务:如何拆分共享数据库

    在分解单体应用程序到微服务体系架构时,重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略,将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。 简而言之,您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库拆分出来。 您应该以这样一种方式设计您的微服务体系结构,即每个单独的微服务都有自己的独立数据库和自己的领域数据。 传统的应用程序只有一个共享的数据库,数据通常在不同的组件之间共享。我们都使用过这样的数据库,并且发现开发更简单,因为数据存储在一个存储库中。但是这种数据库设计存在很多问题。 ? 这限制了所有服务使用关系数据库。然而,在某些情况下,无sql数据存储可能更适合您的服务,因此您不希望与集中式数据存储紧密耦合。 如果NoSQL数据库符合您的标准,请保持对它的开放态度。 ? 数据库应该被视为每个微服务的私有数据库。没有其他微服务可以直接修改存储在另一个微服务中的数据库中的数据。

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    数据库MySQL-数据库表的垂直拆分

    3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分,就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表,这解决了表的宽度问题。 2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行: 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。 在该表中,title和description这两个字段占空间比较大,况且在使用频率也比较低,因此可以将其提取出来,将上面的一个达标垂直拆分为两个表(film和film_ext):如下所示: ?

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    数据库MySQL-数据库表的水平拆分

    4、数据库表的水平拆分 1、为什么水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题,水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致的,以下面的peyment表为例来说明 desc payment; ? staff` (`staff_id`) ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=16050 DEFAULT CHARSET=utf8 2、水平不拆分原因 3、如何将数据平均分为N份 通常水平拆分的方法为: 1、对customer_id进行hash运算,如果要拆分为5个表则使用mod(customer_id,5)取出0-4个值。 2、针对不动的hashid把数据存储到不同的表中。 4、水平拆分面临的挑战 1、夸分区表进行数据查询 前端业务统计:业务上给不同的用户返回不同的业务信息,对分区表没有大的挑战。 2、统计及后台报表操作 但是对后台进行报表统计时,数据量比较大,后台统计时效性比较低,后台就用汇总表,将前后台的表拆分开。

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    多线程批量拆分 List 导入数据库

    前两天做了一个导入的功能,导入开始的时候非常慢,导入2w条数据要1分多钟,后来一点一点的优化,从直接把list怼进Mysql中,到分配把list导入Mysql中...

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    爬虫-数据库存储

    前言 在对于爬取数量数量较少时,我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中,既简单又方便,但是如果需要存储的数据量大,又要频繁访问这些数据时,就应该考虑将数据保存到数据库中了。 目前主流的数据库有关系性数据库MySQL,以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。 1.MySQL数据库 MySQl数据库是一个中小型关系型数据库,应用及其广泛,开源,高效,免费,可移植性好,现在有很多大厂还是在广泛使用MySQL数据库。 1783932668.png 3.3 新建数据库 与MySQL数据库服务器建立连接后,就可以操作MySQL数据库了。新建一个数据库,用于存储爬取的信息。 3563882076.png 3.4 新建表 在新建的数据库crawler中新建一个用于存储爬取测试的表test。

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    数据库存储引擎)

    可以将数据存储在集群索引中,从而减少了基于主键查询的I/O次数。 MyISAM 管理非事务性表,提高了存储和检索的效率,支持全文搜索。 MyISAM 和 InnoDB 的区别 1. 这也是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 来源:知乎 MEMORY 适用于存储的内容较小,需要频繁查询; 将数据存储在RAM中,数据的存储、查询更快; EXAMPLE 开发人员学习如何编程存储过程,不能存储和查询数据。 ARCHIVE 用于存储海量数据,但不支持索引。 CSV 以 ,(英文逗号)来分割数据并存储。 BLACKHOLE 只接收数据,不存储数据。 就像一个无底洞,放进去东西,出不来。 FEDERATED 将数据存储到远程数据库中; mysql数据库中分为行和列; 数据在计算机上存储是以页为单位存储的。

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    SQLite数据库存储

    SQLite数据库存储 1.修改activity_main.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="创建<em>数据库</em>

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    要如何解决数据库拆分问题呢?

    我们完成了系统的拆分,做好了负载均衡,并完成了配置中心。在请求量不太大的情况下,我们其实已经完成了系统的优化。等到后期业务继续扩张时,我们遇到的瓶颈就不再是系统,而是数据库了。 读写分离可以解决数据读写全都在一个库上的问题,通过将主从库拆分为 master 和 slave,让写这一环节全部由 master 来处理,将写的压力分摊从而提高数据库性能。 第二种方式是进行垂直拆分。垂直拆分的概念和业务的拆分相似,我们根据服务将数据库拆分为 Users、Orders、Apps 等等,让每一个服务都拥有自己的数据库,避免统一请求从而提升并发性。 第三种方式是水平拆分。比如我们将 Users 这个数据库内的表进一步拆分为 Users1,Users2,Users3 等等多个表。要完成这个拆分我们需要考虑,面对多个表我们在查询时要如何去做的问题。 最后是数据库,这里暂不展开细讲。

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    如何理解数据库优化中的读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表

    前言 相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼,那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚,同时也记录一下。 2. 分库 数据库垂直拆分数据库水平拆分 统称 分库。是指按照特定的条条件和维度,将同一个数据库中的数据拆分到多个数据库(主机)上面以达到分散单库(主机)负载的效果。 3.1 数据库垂直拆分 数据库垂直拆分 指的是按照业务对数据库中的表进行分组,同组的放到一个新的数据库(逻辑上,并非实例)中。需要从实际业务出发将大业务分割成小业务。 在需要进行分库的情况下,通常可优先考虑垂直拆分。 3.2 数据库水平拆分数据库垂直拆分后遇到单机数据库性能瓶颈之后,就可以考虑数据库水平拆分了。 总结 这里简单阐述了几个数据库优化概念,在实际操作中往往会组合使用。我们在实际操作之前要做好数据量的预估,这样能够根据预测未来数据的增量来进行选型。业务数据增长较小,常用于表的拆分

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    图像拆分

    img) sum_rows=img.shape[0]#图片垂直尺寸 sum_cols=img.shape[1]#图片水平尺寸 part1=img[0:sum_rows,0:sum_cols//2]#图像拆分 part2=img[0:sum_rows,sum_cols//2:sum_cols]#图像拆分 cv2.imshow('part1',part1) cv2.imshow('part2',part2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法:图像拆分是将JPG、PNG、BMP等图像文件分割成若干份。 图像拆分帮助用户快速按照实际需要的比例和像素分割图像,支持水平拆分图像,垂直拆分图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拆分像素。 由于保留的局部图像的文件大小小于原始图像的文件大小,可节省存储空间,而且当需要加载原始图像时,可只加载保留的局部图像,并根据恢复信息恢复去除的局部图像,从而可减少加载的图像所占用的内存空间。

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    MySQL数据库存储过程与存储函数

    1 引言         存储过程和存储函数类似于面向对象程序设计语言中的方法,可以简化代码,提高代码的重用性。本文主要介绍如何创建存储过程和存储函数,以及存储过程与函数的使用、修改、删除等操作。 2 存储过程与存储函数 MySQL中提供存储过程与存储函数机制,我们姑且将存储过程和存储函数合称为存储程序。 与一般的SQL语句需要先编译然后立即执行不同,存储程序是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储数据库中,当用户通过指定存储程序的名字并给定参数(如果该存储程序带有参数)来调用才会执行。    当想要在不同的应用程序或平台上执行相同的功能一段程序或者封装特定功能时,存储程序是非常有用的。数据库中的存储程序可以看做是面向对编程中面向对象方法,它允许控制数据的访问方式。    存储函数与存储过程有如下区别:   (1)存储函数的限制比较多,例如不能用临时表,只能用表变量,而存储过程的限制较少,存储过程的实现功能要复杂些,而函数的实现功能针对性比较强。   (2)返回值不同。

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    数据库存储模型简述

    3、数据库存储模型分类和适合场景 按关系模型来组织和管理,存储数据,流行了30多年,最近这十年才因为数据量爆炸,为了保证性能,工业界在关系模型上做了一定的妥协,针对不同的场景,采用不同的存储方式,没有完全遵守数据库模型 类似redis这种的又是非关系型数据库,这类技术被称之为NoSQL,还有新出现的一类数据库,NewSQL,NewSQL是不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力,还保持了传统数据库对ACID和SQL特性的支持 NoSQL相对传统数据库是实践的妥协,为了实现高吞吐量,不支持ACID数据库的设计范式。NoSQL没有统一的查询语言。 按照存储模型来说分为以下4类。  列式存储模型  文档数据模型  键值数据模型  图式数据模型 列式存储模型 应用场景:分布式数据存储,在分布式文件系统上支持随机读写的分布式数据存储。 典型的产品:MongoDB,Elasticsearch 数据模型:键值模型,存储为文档模型 优点:数据模型无须事先定义,存储很随意。

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    Mysql数据库-存储过程

    Mysql数据库-存储过程 1. 存储过程和函数概述 1. 存储过程和函数是事先经过编译并存储数据库中的一段SQL语句的集合 a. 类似于java中的方法: 是一段java代码的集合 b. 减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,对于提高数据处理的效率 java : 1. 查看和删除存储过程 3.1 语法: -- 查询数据库中所有的存储过程 select * from mysql.proc where db='数据库名称'; -- 删除存储过程 drop procedure [if exists] 存储过程名称; 3.2 实例: -- 查询数据库中所有的存储过程 select * from mysql.proc where db='db2'; -- 删除存储过程 drop procedure if exists stu_group; 执行如下: -- 查询数据库 db2 中所有的存储过程 mysql> select * from mysql.proc where db

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    数据库存储引擎比较

    Mysql存储引擎简介 存储引擎的概念是MySQL 的特点,而且是一种插入式的存储引擎概念。这决定了MySQL数据库中的表可以用不同的方式存倍。 InnoDB存储引擎 InnoDB是 MySOL 数据库的一种存储引擎,InnoDB给MySQL 数据表提供了事务、回归.崩溃修复能力和多版本并发控制的事务安全,支持行锁定和外键等。 (4)InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上。 使用MyISAM引擎创建数据库,将产生3个文件。 总之,使用哪一种引擎要根据需要灵活选择,一个数据库中的多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会对整个数据库的性能有帮助。

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    Oracle 数据库存储结构

    Oracle数据库存储结构 by:授客 QQ:1033553122 数据库存储结构 Oracle数据库由物理和逻辑结构组成。物理结构由操作系统可见、可被操作的物理文件组成,好比存储数据的数据文件。 下图显示了拥有3个联机重做日志文件组,每组2个成员的数据库。对于每个组,为了最大的可用性,每个成员存储在不同的磁盘。 ? 当已有扩展被写满时,数据库为段分配另一个扩展区 3)数据块(Data block) 数据块也叫做数据库块(database block),数据存储最小的I/O单元。一个扩展包含几个连继续数据块。 关于备份文件(Backup File) 备份文件为某种形式的数据库副本,当数据库丢失数据时,可用于数据库的恢复操作。 关于表空间(Tablespace) 表空间为数据库的逻辑存储单元。 分配给表空间的数据库对象存放在该表空间的物理数据文件中。 当创建oracle数据库时,会自动创建一些表空间,比如SYSTEM,SYSAUX表空间。 表空间提供了定位物理存储上的数据的一种方法。

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    MySQL数据库存储引擎

    一、什么是存储引擎: 存储引擎是MylSQL的核心,是数据库底层软件组织,数据库使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁级别、事务等功能。 存储引擎是基于表的,而非数据库。 二、常用的存储引擎: 1、InnoDB存储引擎: InnoDB是MySQL5.5版本之后的默认存储引擎,它是为了达到处理巨大数据量的最大性能而设计的,其CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据库引擎锁不能匹敌的 非常适合数据库分布式应用。 9、Cluster/NDB: 高冗余的存储引擎,该存储引擎用于多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大、安全和性能要求高的场景。 (4)导出再导入:如果表建立的时候是MyISAM,现在要更改整个数据库表的存储引擎,一般要一个表一个表的修改,比较繁琐,可以采用先把数据库导出,得到SQL,把MyISAM修改成INNODB,再导入的方式

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    Oracle 数据库存储过程

    values(2,'赵六',1,44,'篮球') insert into Stu values(1,'孙七',0,33,'篮球') go select * from Stu go --要求全部使用存储过程

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