前一节课，我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案：读写分离，它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份，增强了抵抗大量并发读请求的能力，提升了数据库的查询性能的同时，也提升了数据的安全性，当某一个数据库节点，无论是主库还是从库发生故障时，我们还有其他的节点中存储着全量的数据，保证数据不会丢失。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性，
项目前期基本都是单库单表，单库单表也是最常见的数据库设计，比如说：有一张用户表User，被放到数据库中，所有的用户的信息都被存储在该数据库的这张User表里。
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
文章介绍了分布式数据库在项目中的使用场景，以及基于腾讯云DCDB的具体实现方案，包括分表、分库、负载均衡、高可用等方面的内容。
一个高可扩展性指标，表示可以通过增加机器的方式来线性提高系统的处理能力，从而承担更高的流量或者并发数。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
互联网的系统常常面临庞大的用户群体，意味着系统需要时刻面临着大量高并发请求，海量的数据存储等问题的挑战，在解决这些问题的同时还要保证系统的高可用性。同时互联网行业更新迭代快，很多互联网巨头的发展初始阶段，为了快速把产品上线发布以占据用户流量，会以最简单的应用架构形态对系统进行部署，不会过多地考虑未来的应用架构的发展，所以很多互联网公司发展到一定规模，都会进行相应的架构重构与改进，以便适应业务的发展。
今年以来，网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了，技术团队也被裁了”，其中不乏我们熟悉的一些大厂。
前面我们讲解了数据库的读写分离方案（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动，我们注册用户越来越多，同时订单量以及用户行为数据等持续的增加，导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
关于数据分片的话题，近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长；另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异，难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我，文中对数据分片从技术角度做了分析归类，提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点，对数据分片进行归类阐述。
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。
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：
* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
【什么是分库分表】 顾名思义，分库分表就是对数据库进行拆分以一种方式或策略。但是在实际场景中，分库和分表并不是要一起出现的。有可能只是需要分表，有可能只是需要分库，如果在大流量高并发的情况下，会出现分库分表同时出现的情况。那么什么时候需要分库分表呢？ 我们可以考虑一个问题，比如我们所负责的业务线是全新的而且非常有潜质的，那么我们设计系统的时候，通常并不会上来就做分库分表的设计，因为对于系统上线之后的发展，没有人可以预测出来。所以，都会中规中矩的按照单库单表的方式去设计。忙碌了好几个月，系统上线了，最初每天
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
http://mini.eastday.com/mobile/170809003639242.html
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
1、将一张很长的表拆分成多张较小的表，使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
在服务器后端技术人员的成长路线上，分片（Sharding）思想的理解和把握是绕不过去的门槛，而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材，大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到数据库分库分表的问题。
高可扩展性是个设计指标：表示可通过加机器线性提高系统处理能力，承担更高流量和并发。
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
作者：代码屠夫18 出处：my.oschina.net/u/3854434 一.分布式架构的发展历史 1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。 计算机的组成是有五部分完成的,分别是:输入设备,输出设备,存储器,存储器里面由运算器和控制器,有一个冯诺依曼的模型非常形象的对象计算机的组成进行了描述,不过计算机也是有数据流,指令流,控制流来进
1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。
对于数据库范式这个知识点，我们很多人在设计数据库的时候，都会去考虑多表结构的基本设计。但是有时候想要具体说出一个明确的设计方法时又说不出来。
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。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
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。
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