水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...分库分表带来的问题 分库分表能有效的环节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。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。...如图所示： ##### 4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免”过度设计”和”过早优化”。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库，一张表。 2、单库多表 数据在一个库，单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分，表也水平切分。...二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程： 如分库分表的规则是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表中。...三、分库分表的问题 分库分表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、分库分表策略 1、按时间分表； 2、分主表和详细信息表； 3、按数据区间分表； 4、取模映射； 5、一致性Hash分表； 6、二叉树分表。
支持分库分表中间件 ---- 一. 数据切分 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。...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...img 4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： **1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。...4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。 1、业务分库 业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。...join 操作问题 业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用 SQL 的 join 查询。...事务问题 原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，无法通过事务统一修改。...3、数据库分表 将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。...分表能够有效地分散存储压力和带来性能提升，但和分库一样，也会引入各种复杂性： 垂直分表 垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
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，每次查询会产生大量的IO，降低查询速度->分库和垂直分表 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 ->分库 CPU瓶颈 第一种...第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQl效率低，增加CPU运算的操作。->水平分表。 分库分表 水平分库 ?...谷歌） 各种工具的利弊自查 分库分表带来的问题 分库分表能有效缓解单机和单表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，同时也带来一些问题，下面将描述这些问题和解决思路。...全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键，避免跨库主键重复问题。...不到万不得已不要轻易使用分库分表这个“大招”，避免“过度设计”和“过早优化”。分库分表之前，先尽力做力所能及的优化：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等。当数据量达到单表瓶颈后，在考虑分库分表。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。...） MyCAT（基于Cobar） Oceanus（58同城） Vitess（谷歌） 参考文档： 数据库分布式架构扫盲——分库分表（及银行核心系统适用性思考） 分库分表的思想 水平分库分表的关键步骤以及可能遇到的问题
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。...参考 [1] 数据库分布式架构扫盲——分库分表（及银行核心系统适用性思考） [2] 分库分表的思想 [3] 水平分库分表的关键步骤以及可能遇到的问题 [4] 从原则、方案、策略及难点阐述分库分表
支持分库分表中间件 ---- 一. 数据切分 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。...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： **1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。...数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。...比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表...在这里插入图片描述 分库分表技术实现有两个派系 代理模式 Proxy 代表产品是 mycat, SQL组合，数据库路由，执行结果合并都放到一个代理服务中。...思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
数据切分和数据库架构 在数据切分之前，我们的所有业务都放在一个数据库中，比如：我们的用户业务，商品业务，订单业务。数据库的架构如下： ?...分库分表中间件MyCAT 数据库的整体架构我们规划好了，那么我们在进行开发的时候，怎么确定一条数据从哪个数据库读取呢？或者插入一条数据的时候，这条数据要插入到哪一个数据库呢？...所以，我们往往采用代理层统一处理数据的分片，这时，我们的MyCAT分库分表中间件就登场了，它去做统一的数据库层的代理。如图： ?...MyCAT集群 可用性对于一个系统来说是非常重要的，尤其是在当今的互联网时代，系统宕机1分钟，带来的损失都是非常严重的，所以，我们在搭建系统时，往往采用集群方式，某一个节点的不可用，不影响整体系统的可用性...分布式事务与分布式ID 进行了分库分表后，随之而来的问题也就出现了，那就是ID的问题和分布式事务的问题，分布式ID和分布式事务在MyCAT中都有相应的解决方案，我们在MyCAT中进行配置就可以了。
为什么要进行分库分表？ 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分表。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。 为什么要进行分库分表？...当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？...所以，分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分为若干数据库，将数据库大表拆分成若干数据表，使得单一数据库，单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的...小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。...结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表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，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
大家好，我是田哥，今天来跟大家分享的是数据库分库分表，何时分？怎样分？ 一. 数据切分 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。...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...如图所示： 4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
三、分区、分表、分库的详细理解 一、什么是分区、分表、分库 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 分表 就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表...分库 一旦分表，一个库中的表会越来越多 将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。...性能提高 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 分表的实现方式（复杂） 需要业务系统配合迁移升级，工作量较大 分区和分表的区别与联系 分区和分表的目的都是减少数据库的负担，提高表的增删改查效率...单台DB的存储空间不够 随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑 分库解决的问题 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。...思路 垂直分库-->水平分库-->读写分离 六、拆分之后面临新的问题 问题 事务的支持，分库分表，就变成了分布式事务 join时跨库，跨表的问题 分库分表，读写分离使用了分布式，分布式为了保证强一致性，
需要带着问题来了解mysql的分库分表 什么是分库分表，为什么我们需要分库分表 如何进行分库分表，有什么优缺点 对于分库分表有哪些架构设计，对于后期的扩容扩展怎么样 目前行业内流行的解决方案有哪些？...各自有什么特点 自己设计一个数据库分库分表的框架，如何设计，需要考虑哪些因素 为什么需要分库分表 随着我们的系统运行，存储在关系型数据库的数据量会越来越大，系统的访问的压力也会随之增大，如果一个库中的表数据超过了一定的数量...，比如说mysql中的表数据达到千万级别，就需要考虑进行分库分表； 其次随着表数据的不断增大，会发现，查询也随着变得缓慢，如果添加索引的话，会发现影响到了新增和删除的性能，如果我们将数据库分散到不同的表上...； 在数据库进行扩容的时候对应用层的配置改变最少， 就需要在每个数据库实例中预留足够的数据库数量 以上的情况我们都可以使用分库分表，那么什么是分库分表呢？...】 如何进行分库分表 分库分表是对数据库拆分的一种解决方案，根据实施切片逻辑的层次不同，我们将分库分表方案大致分为三大类：客户端分片、代理分片和支持事务的分布式数据库 客户端分片 所谓的客户端分片即在使用数据库的应用层直接操作分片逻辑
最终目的就是讲用户数据进行分而治之，在数据库存储方面是通过对数据库和表进行分库分表来实现，对数据的拆分主要有两种手段：垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 根据业务的维度，将原本的一个库或者表拆分成多个库或者表...在什么情况下需要咱们进行分库分表呢 首先，如果在一个库中的表数据超过了一定的数量，可以理解为阈值。...比如说：在Mysql的表中达到千万级别数据就需要考虑分库分表（这个千万也是相对的，和你的表设计还是有些关系的），这样，数据就被分散在不同的表上，单表的索引大小得到控制，会提升查询性能的，对索引以及表结构的变更会更加方便和高效的...现在，大多数数据库实例都可以创建多个数据库，那么为什么在分库分表中要创建多数据库呢？...下面总结一下在什么情况下需要分库分表？ 如果在数据库中的表中的数据量达到一定程度或者是阈值，则需要进行分库分表，分解单表的大数据量对索引查询带来的压力，并方便对索引和表结构进行变更。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。...4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。...当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。 2、数据量过大，正常运维影响业务访问 这里说的运维，指： 1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。...也可以采用分库，按照业务进行划分，这样对于单点的写，就会分成多点的写，性能方面也就会大大提高。 分库分表方案更多的是对关系型数据库数据存储和访问机制的一种补充，而不是颠覆。...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库按业务分有订单表，会员表，商品表，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...分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。...多数据源 分库分表之后可能会面临从多个数据库或多个子表中获取数据，一般的解决思路有：客户端适配和代理层适配。
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展...，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？...一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。...如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？...加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
分库分表，来了，作为高级篇章，肯定会给大家带来不一样的地方，来听我唠 这篇主要是认识分库分表，和抛出一系列问题 场景引入 这里给一个面试题，看过我之前文章的小伙伴可能见过， 面试官：这边有个数据库-...比如说让运维那边进行数据库参数的调优，数据量不是很大的情况下，先考虑读写分离，引入Nosql，多级缓存架构等等，索引，mysql调优这些， 数据量极大，且增长较快的话，再考虑分库分表 好，这道题就完成了...详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点：垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平： 水平分库，水平分表，他们一般一起做，解决单表数据量多的情况，一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题...，因为都还是一个库 分库分表的优劣 分库分表为何不提倡无脑引入，就是因为他虽然好处不少，劣势也很多，但是总体肯定利大于弊 优点， 首先就是分库的好处了，摆脱了数据库的性能瓶颈，摆脱了io，cpu，连接数...广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景 例如：字典表、配置表 Sharing-jdbc分片算法 本专栏主要解决分库分表的各种难题
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