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数据库拆分

是指将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库,以提高数据库的性能、可扩展性和可用性。拆分数据库可以分为垂直拆分和水平拆分两种方式。

  1. 垂直拆分(Vertical Sharding):
    • 概念:垂直拆分是指将一个数据库按照功能或业务模块进行拆分,将不同的表或表的列分散到不同的数据库中。
    • 分类:垂直拆分可以分为功能拆分和实体拆分两种方式。
    • 优势:垂直拆分可以提高数据库的性能和可扩展性,减少单个数据库的负载压力,提高查询效率。
    • 应用场景:适用于业务模块之间耦合度低的系统,例如将用户信息、订单信息、商品信息等分散到不同的数据库中。
  2. 水平拆分(Horizontal Sharding):
    • 概念:水平拆分是指将一个数据库按照数据行进行拆分,将不同的数据行分散到不同的数据库中。
    • 分类:水平拆分可以分为基于范围的拆分和基于哈希的拆分两种方式。
    • 优势:水平拆分可以提高数据库的可用性和可扩展性,减少单个数据库的数据量,提高写入和查询的性能。
    • 应用场景:适用于数据量较大、读写频繁的系统,例如将用户数据按照用户ID的范围或哈希值进行拆分。

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表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用join关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...水平拆分的一些技巧 1....拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有 400w 的用户表users,为提高其查询效率我们把其分成4张表users1,users2,users3,users4 通过用 ID...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分

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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。...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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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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一、缘起 当数据库的数据量非常大时,水平切分和垂直拆分是两种常见的降低数据库大小,提升性能的方法。...原因是,大数据高并发互联网场景下,一般来说,吞吐量和扩展性是主要矛盾: (1)join更消损耗数据库性能 (2)join会让base表和ext表耦合在一起(必须在一个数据库实例上),不利于数据量大时拆分到不同的数据库实例上...因为: (1)数据库有自己的内存buffer,会将磁盘上的数据load到内存buffer里(暂且理解为进程内缓存吧) (2)内存buffer缓存数据是以row为单位的 (3)在内存有限的情况下,在数据库内存...buffer里缓存短row,就能缓存更多的数据 (4)在数据库内存buffer里缓存访问频率高的row,就能提升缓存命中率,减少磁盘的访问 举个例子就很好理解了: 假设数据库内存buffer为1G,未拆分的...五、总结 (1)水平拆分和垂直拆分都是降低数据量大小,提升数据库性能的常见手段 (2)流量大,数据量大时,数据访问要有service层,并且service层不要通过join来获取主表和扩展表的属性 (3

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服务拆分之基础设施拆分

服务拆分之基础设施拆分 Infrastructure unbundling of services 背景: 因历史原因, 前期多个服务共用一个rds实例和一个redis实例, 在实际使用中经常会因某一个服务异常导致...故进行基础资源拆分来隔离风险。...本次拆分基于AWS平台 The split is based on AWS 创建原实例的只读副本实例 Create a read-only copy instance of the original instance...Redis from AWS into the existing Terraform 参考如下 Refer to the following Terraform反向导出 总结 to summarize 本次拆分可以保证数据...0损失,因进行了k8s pod 副本数调整,会对对拆分的服务根据实际情况会有部分时间不可用,建议在服务访问量低时进行此操作 This split can ensure zero data loss.

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MYSQL数据库数据拆分之分库分表总结

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。...数据存储演进思路三:多库多表 随着数据量增加也许单台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。这个时候可以再对数据库进行水平区分。...Mysql数据库分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。...也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。 一主多备 在实际的应用中,绝大部分情况都是读远大于写。...从Innodb本身来讲数据文件的Btree上只有两个锁, 叶子节点锁和子节点锁,可以想而知道,当发生页拆分或是添加新叶时都会造成表里不能写入数据.所以分库分表还就是一个比较好的选择了.

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数据库分库分表的三种解决方案 数据库拆分的方式有两种,前面文中已经聊过,即就是垂直拆分和水平拆分,分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。...根据分库分表方案中实施切片逻辑的层次不同,我们可以将数据库分库分表的实现方案分为三大类 客户端分片 代理分片 支持事务的分布式数据库 客户端分片 就是使用分库分表的数据库的应用层直接操作分片的逻辑,分片规则需要在同一个应用的多个节点之间进行同步...从应用层直接决定每次操作应该使用哪个数据库实例、数据库及哪个数据库的表等等。 下面是一般公司内部会将这些逻辑封装,打成jar包,供公司其他项目使用。 ? ?...支持事务的分布式数据库 现在有很多产品,比如:OceanBase、TiDB等对外提供可伸缩的体系架构,并提供一定的分布式事务支持,将可伸缩的特点和分布式事务的实现包装到分布式数据库内部实现,对其使用者透明...在各种交易系统中,我么通常采用对事务支持良好的关系型数据库,很少有使用其他类型的数据库,而这些分布式数据库更适合实现非交易系统,比如说:大数据日志系统、统计系统、查询系统、报表系统、社交系统等等。 ?

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分布式数据库选型—数据水平拆分方案

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