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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当） TSharding（蘑菇街） Atlas（奇虎360） Cobar（阿里巴巴
2.1 logicTable 数据分片的逻辑表，对于水平拆分的数据库(表)，同一类表的总称。...配置时默认各个分片数据库的表结构均相同，直接配置逻辑表和真实表对应关系即可。 如果各数据库的表结果不同，可使用ds.actualtable配置。...从代码上看，貌似和动态分库分表数据单元没一毛钱关系？！别捉鸡，答案在《分表分库路由》 上。...2.3 分库/分表策略 databaseShardingStrategy ：分库策略 tableShardingStrategy ：分表策略 当分库/分表策略不配置时，使用 ShardingRule 配置的分库...省略部分代码 } 《分表分库路由》 会进一步说明。
概述 本文分享分表分库路由相关的实现。涉及内容如下： SQL 路由结果 路由策略 x 算法 SQL 路由器 内容顺序如编号。 SQL 路由大体流程如下： ? 2....目前支持两种分片： 分片资源：在分库策略里指的是库，在分表策略里指的是表。...使用的分库策略来自 ShardingRule，不是 TableRule，这个一定要留心。❓因为 SQL 未解析表名。...i ON o.order_id=i.order_id 分库分表情况： multi_db_multi_table_01 ├── t_order_0 ├─...SQL ： SELECT*FROM t_order o join t_order_item i ON o.order_id=i.order_id 分库分表情况： multi_db_multi_table
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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当）：https://github.com/shardingjdbc TSharding
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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当）：https://github.com/shardingjdbc TSharding
什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库。 分表：就是一个数据表分成多个数据表。...谜底就在谜面上 为什么要分库分表 随着业务量的迅猛增长，数据库可能会面临性能瓶颈的挑战，尤其是在处理庞大的数据集，例如千万级别的数据量时，SQL查询的效率会明显降低。...为应对这些问题，实施分库分表策略是一种有效的解决方案。 如何分库 分库原理：将数据分布在不同的数据库中。...示例中表结构一致，但分库也可以做到不一致，比如其它业务表，如果数据不大或不便于分割，可以保存在某个数据库中，做为主库的数据表 如何分表 分表原理：将数据从一个大表中分散到多个结构相同或不同的小表中。...总结 分库分表是在数据库系统架构设计中常用的一种方法，其核心目的是解决由于单一数据库或表中数据量激增而导致的性能瓶颈、可管理性下降及扩展性问题。该方法能够有效提升数据库系统的处理能力及查询效率。
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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当） TSharding（蘑菇街） Atlas（奇虎360） Cobar（阿里巴巴...） 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
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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当） TSharding（蘑菇街） Atlas（奇虎360） Cobar（阿里巴巴...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。...支持分库分表中间件 站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案： sharding-jdbc（当当）：https://github.com/shardingjdbc TSharding
前言 分库分表中间件在我们一年多的锤炼下，基本解决了可用性和高性能的问题(只能说基本，肯定还有隐藏的坑要填)，问题自然而然的就聚焦于高可用。本文就阐述了我们在这方面做出的一些工作。...由于我们的中间件是作为数据库的代理提供给应用的,即应用把我们的中间件当做数据库，如下图所示: 所以出现上述问题后，业务上很难通过重试等操作去屏蔽这些影响。...只有sticky到中间件2的请求流量才有损失，由于是随机选择，所以这个流量的损失应用在1/N。 中间件升级发布过程中的高可用 分库分表中间件的升级发布不可避免。...这也是上面我们在执行完sql后销毁连接从而可以让连接数变为0的原因，如下图所示: 当连接数为0后，我们就可以重新发布Server1(分库分表中间件)了。...即在中间件启动时候，如果对后端数据库刚建立的连接建立上去后由于某些原因断开了，会导致中间件的reactor线程卡住一分钟左右，这段时间无法服务，造成流量损失。
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？
这个级别的硬件环境基本上跑NewSQL产品都跑不起来，这个测试也是给想使用MySQL分布式（分库分表），又不想在硬件上花非常大投入的朋友一个参考。...sysbench 192.168.0.6 16核16G内存 600G SSD企业级 zabbix 192.168.0.2 一般云主机2c4g，少量云盘即可 环境部署问题可以参考：利用RadonDB实现MySQL分库分表这里为了简化环境...backend 这里只是为了测试Radon的性能问题，所以没有按官方的要求部署后面的MySQL Plus(xenon)，如果对于后面MySQL Plus部署有兴趣的，可以参考 利用RadonDB实现MySQL分库分表...Radon有较好的连接池保护功能，随着连接数上升，不会把后面的MySQL压垮 Radon本身的分库分表后，在基于分区键的等值类查询方面非常高效。...，随着分表的数量增多后呈现倍增多。
分库分表中间件的高可用实践 前言 分库分表中间件在我们一年多的锤炼下，基本解决了可用性和高性能的问题(只能说基本，肯定还有隐藏的坑要填)，问题自然而然的就聚焦于高可用。...由于我们的中间件是作为数据库的代理提供给应用的,即应用把我们的中间件当做数据库，如下图所示: ? 所以出现上述问题后，业务上很难通过重试等操作去屏蔽这些影响。...只有sticky到中间件2的请求流量才有损失，由于是随机选择，所以这个流量的损失应用在1/N。 中间件升级发布过程中的高可用 分库分表中间件的升级发布不可避免。...当连接数为0后，我们就可以重新发布Server1(分库分表中间件)了。...即在中间件启动时候，如果对后端数据库刚建立的连接建立上去后由于某些原因断开了，会导致中间件的reactor线程卡住一分钟左右，这段时间无法服务，造成流量损失。
分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。 垂直拆分是根据业务将一个库（表）拆分为多个库（表）。...这也是部分开源的分片数据库中间件只支持分库的原因。 但分表也有不可替代的适用场景。最常见的分表需求是事务问题。同在一个库则不需考虑分布式事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。...目前强一致性的分布式事务由于性能问题，导致使用起来并不一定比不分库分表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。分表的另一个存在的理由是，过多的数据库实例不利于运维管理。...Sharding-JDBC简介 Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中，从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架，实现透明化数据库分库分表访问。...如：根据用户ID分库，根据订单ID分表这种分库分表结合的分片策略；或根据年分库，月份+用户区域ID分表这样的多片键分片。
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。
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