有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
对于“读写分离”了解不多,认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
读写分离,作为一种常用的数据库访问优化手段,得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度,阐述这一技术的整体现状。
不论你在哪里,不论你遇到怎样的技术问题,剑指工控群里总有那么一群带有工控情结的技术人与你一起面对,一起探讨......
一个可以抵抗高并发流量系统的背后必定有一个高性能的数据库集群,就像每一个成功的男人背后总有一个强势的女人一样。数据库集群在部署模式上属于分布式,但是CAP原则却不适用于分布式数据库,具体原因可见之前文章:、
在某些场景下,例如淘宝京东这样海量的数据,高访问量的场景,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
执行sp_helpdb系统存储过程查看Student_info数据库的信息。 步骤如下:
今天的话题有两层含义,第一层是说相对于我们所熟知的集中式数据库来说,分布式数据库是与之不同的。在做数据库选型的时候,我们要充分的了解其间的不同,才能做出较为科学的决策。我想很多数据库从业人员都了解其中的不同,不幸的是,他们不是数据库选型的决策者,大多数决策者并不了解这一点。
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
1、what 读写分离 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
在互联网项目中,当业务规模越来越大,数据也越来越多,随之而来的就是数据库压力会越来越大。
为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能。也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器,主要进行读的操作。
在应用系统发展的初期,我们并不知道以后会发展成什么样的规模,所以一开始不会考虑复杂的系统架构,复杂的系统架构费时费力,开发周期长,与系统发展初期这样的一个定位是不吻合的。所以,我们都会采用简单的架构,随着业务不断的发展,访问量不断升高,我们再对系统进行架构方面的优化。
第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机,提供计算、数据库、存储、中间件,解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求,但他的缺点同样明显,贵!高昂的采购费用、封闭的硬件生态和高昂的售后维保价格,大机的垄断,即使是银行这类不差钱的企业也感到肉疼。大机有限的存储扩展能力,也限制了数据库的容量。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统,效果特别的好。因为在这些系统中,每个人看到的内容都是一样的,也就是说,对后端服务来说,每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下,Redis缓存的命中率非常高,近乎于全部的请求都可以命中缓存,相对的,几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展,但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询,目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统,很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
我们可能会采取各种方式去优化,比如之前文章提到的缓存方案,SQL优化等等,除了这些方式以外,这里再分享几个针对数据库优化的常规手段:「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
一般我们业务在读多写少的场景下,遇到的第一个瓶颈就是数据库这块,大量的读请求会来到数据库,这样如果你初期部署的一个数据库就会造成IO大量增加,使得请求变慢,甚至会卡死整个数据库,到了这个阶段,我们一般会将读请求和写请求进行分开数据处理,即采用主从读写分离的方式。
1、要将Mycat准备好可以去官网下载 http://www.mycat.org.cn/
《【腾讯云的1001种玩法】十分钟轻松搞定云架构 · 数据库的主备 双活 读写分离》介绍了关于数据库的主备、双活、读写分离的知识,主要目的是通过实现主备数据库、双活数据库和读写分离,提高数据库的可用性、数据一致性和性能,同时降低数据库的运维成本。通过使用主备数据库、双活数据库和读写分离,可以实现数据库的容灾、数据备份和负载均衡,提高数据库的可用性、可靠性和性能。
python manage.py migrate 默认使用 defalut 的数据配置,完整的写法为:python manage.py migrate --database defalut,同样的迁移完默认的数据库后,也要迁移从数据库 python manage.py migrate --database slave
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
简单来说,是使用两个或两个以上相同的数据库,将一个数据库当做主数据库,而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中进行相应操作时,从数据库记录下所有主数据库的操作,使其二者一模一样。
缘起 在《服务读写分离(读服务,写服务),是否可行?》中,对背景做了交代,互联网架构设计上,数据库可以读写分离,服务能否读写分离呢? 下面是两种常见的“服务读写分离”架构: 一、单纯服务读写分离 如上
本文是专题的第一篇文章,主要讲解优化数据存储,涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
backup log dbNamewith NO_LOG backup log dbNamewith TRUNCATE_ONLY DBCC SHRINKDATABASE(dbName)
SQL Server 系统数据库在安装软件时自动创建,用于协助系统共同完成对数据库的操作;也是数据库运行的基础;
1、是让主数据库处理事务性增、改、删操作,而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过主从复制的方式来同步数据,再通过读写分离提升数据库的并发负载能力 这样的方案来进行部署与实施的。
当数据量开始增大,单台数据库服务的IO、IOPS的瓶颈开始出现,业务系统的访问效率开始下降,为此开始出现分布式数据库的概念。以下将逐步讲解从单台数据库向分布式数据库演进的过程。
1.Read Uncommited(未提交读):没有提交就可以读取到数据(发出了insert,但没有commit就可以读取到);
互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”,第二种方式是“数据库分片”。
今天开始讲如何在 Laravel 中操作数据库,Laravel 为我们提供了多种工具实现对数据库的增删改查,在我们使用 Laravel 提供的这些数据库工具之前,首先要连接到数据库。
有时候需要从一个服务器转移数据库到另一个。如果打算一下子分离所有数据库,那么下面的脚本就是有用了。 生成分离脚本: SELECT DISTINCT 'use master;' + Char(10) + 'GO' + Char(10) + 'ALTER DATABASE [' + CONVERT(VARCHAR(500), Db_name(database_id)) + '] '
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
1988 年,Bertrand Meyer 在面向对象的软件设计一书中设计了 CQS 原则。简单来说,这个原则是说程序应当要么修改系统(Command),要么返回查询结果(Query),软件中应当保持命令与查询的分离。
读写分离,是把数据库的读和写分开操作,以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作,从数据库提供读操作,这样能有效的减轻单台数据库的压力。
2020年全国两会期间,合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到:“国产数据库只占据不到7%的市场份额,尤其在数据库最核心的交易业务中,鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。”
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
提供一个统一的中间件,程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离,例如MyCat。
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
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。
读写分离是让主库处理事务性增删改,而从库处理查操作。数据库复制来把事务性操作的数据变更同步到从库。
SQLServer基本操作 数据库的创建 1、打开“SSMS”工具,连接到SQLServer。右击“数据库”-“新建数据库”
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