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数据库拆分实战

二,数据库拆分,只有在数据层面也拆分开,才能真正达到服务化的目的。具体也可以分为,与业务服务拆分同时进行,或者等业务服务拆分后再单独进行两种策略。 根据其组织架构和系统特点,最终采取了先服务拆分,再数据库拆分的演进路线。 这也呼应了Choose the most apporiate database refactoring,所以设想拆分后的数据库应该如下图所示: 从图上不难看出,需要修改的点包括: 1. 业务代码 1.1 发货单服务的数据库配置 1.2 所有类似join查询的级联操作,主要集中在页面查询,导出,报表等。(写入操作在微服务拆分时基本已经修改) 2. 先找到数据库的瓶颈,把一部分拆分出去,梳理清楚整个流程,之后进一步的细分,就水到渠成了。 但是数据库重构和代码重构有相似之处,也有不同之处。

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数据库水平垂直拆分

数据库水平垂直拆分数据库量非常大的时候,DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。 水平拆分 一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理,将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。 按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。 垂直拆分 当一张表的字段过多时则可以考虑垂直拆分。 通常是将一张表的字段才分为主表以及扩展表,使用频次较高的字段在一张表,其余的在一张表。 拆分之后带来的问题 拆分之后由一张表变为了多张表,一个库变为了多个库。最突出的一个问题就是事务如何保证。 两段提交 最终一致性 如果业务对强一致性要求不是那么高那么最终一致性则是一种比较好的方案。

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    微服务:如何拆分共享数据库

    在分解单体应用程序到微服务体系架构时,重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略,将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。 简而言之,您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库拆分出来。 您应该以这样一种方式设计您的微服务体系结构,即每个单独的微服务都有自己的独立数据库和自己的领域数据。 传统的应用程序只有一个共享的数据库,数据通常在不同的组件之间共享。我们都使用过这样的数据库,并且发现开发更简单,因为数据存储在一个存储库中。但是这种数据库设计存在很多问题。 ? 使用一个共享数据库,在一段时间内,您最终会得到一个巨大的表。这使得数据检索变得困难,因为您必须连接多个大型表来获取所需的数据。 4、大多数情况下,关系存储是作为整体数据库的。 如果NoSQL数据库符合您的标准,请保持对它的开放态度。 ? 数据库应该被视为每个微服务的私有数据库。没有其他微服务可以直接修改存储在另一个微服务中的数据库中的数据。

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    数据库MySQL-数据库表的垂直拆分

    3、数据库表的垂直拆分 1、垂直拆分定义 所谓的垂直拆分,就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表,这解决了表的宽度问题。 2、垂直拆分原则 通常垂直拆分可以按以下原则进行: 1、把不常用的字段表单独存放到一个表中。 2、把大字段独立存放到一个表中。 3、把经常一起使用的字段放到一起。 在该表中,title和description这两个字段占空间比较大,况且在使用频率也比较低,因此可以将其提取出来,将上面的一个达标垂直拆分为两个表(film和film_ext):如下所示: ?

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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; ? 如果单表的数据量达到上亿条,那么这时候我们尽管加了完美的索引,查询效率低,写入的效率也相应的降低。 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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    多线程批量拆分 List 导入数据库

    前两天做了一个导入的功能,导入开始的时候非常慢,导入2w条数据要1分多钟,后来一点一点的优化,从直接把list怼进Mysql中,到分配把list导入Mysql中...

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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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    图像拆分

    img) sum_rows=img.shape[0]#图片垂直尺寸 sum_cols=img.shape[1]#图片水平尺寸 part1=img[0:sum_rows,0:sum_cols//2]#图像拆分 part2=img[0:sum_rows,sum_cols//2:sum_cols]#图像拆分 cv2.imshow('part1',part1) cv2.imshow('part2',part2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法:图像拆分是将JPG、PNG、BMP等图像文件分割成若干份。 图像拆分帮助用户快速按照实际需要的比例和像素分割图像,支持水平拆分图像,垂直拆分图像,分块拆分图像。总之,三种拆分方式都支持自定义拆分像素。 首先读取图像 按预设尺寸拆分原始图片,得到局部图片 根据需求去除局部图片中冗余的局部图片 网址:https://tu.sioe.cn/gj/ http://renderhjs.net/shoebox/

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    数据库压缩备份提高备份效率

    背景     在数据库的备份过程中有很多参数,前几日发现公司的备份数据库job运行的很慢,就去研究了一下,发现在备份程序中都没有启用压缩,加上压缩以后有发现效率提高了不少,本篇就几个压缩相关的参数来看一下备份数据库的过程中如何提高备份的效率 代码实现     为了更好地了解数据库备份,我们首先要知道代码以及参数的含义。 2> 对已启用压缩的数据库进行压缩备份,CPU消耗会变得更高 压缩主要因素包括: 1.数据类型。字符数据的压缩率要高于其他类型的数据。 2.数据重复的比例越高压缩越好,类似于数据库压缩(页压缩)。 相反,对于包含随机数据或者每页只有一个很大的行的数据库,压缩备份的大小几乎与未压缩的备份相同。 总结:     不难发现,以上主要测试三个数据,在合理外围内越大越能提高效率。 同时经过研究还发现,备份压缩后,还原的效率也会提高。 COMPRESSION、MAXTRANSFERSIZE、BUFFERCOUNT配合服务器的性能就能大幅提高备份效率

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    一分钟掌握数据库垂直拆分

    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。 所以常见的解决方式有: 通过扫表的方式解决,此方法基本不可能,效率太低了。 记录两份数据,一份按照用户纬度分表,一份按照商品维度分表。 通过搜索引擎解决,但如果实时性要求很高,又得关系到实时搜索。 联合查询的问题 联合查询基本不可能,因为关联的表有可能不在同一数据库中。 避免跨库事务 避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表,一个是操作起来更复杂,效率也会有一定影响。 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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    数据库拆分的三种解决方案

    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

    概述 水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知,分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。 ,选择适合业务的数据水平拆分方案。 如建很多同构的表并后期维护、要求SQL带上拆分键,还有一些功能限制(如跨库JOIN问题)、底层存储节点用的数据库自身高可用和多副本的数据一致问题等等。 分布式数据库中间件的分库分表、分区表的分区都支持RANGE 拆分函数。各个产品拆分细节上面会有一些创新。Range分区的缺点是某些特定的访问模式会导致热点。 这是分布式数据库里最好的情形。 第二个例子根据PK 访问表,并且PK还是主键等。通常我们都建议分库分表或者分区时,业务SQL尽量带上拆分键就是这个道理。

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    整数拆分

    Integer Break -- 整数拆分 给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 分析 分割4获得最大乘积拆分为: 1 + ?分割3获得最大乘积 --》 1+? 分割2 ;2+?分割1 -- 》分割1 2+?分割2获得最大乘积 3+?

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    数据库数据库系统效率Max--数据库并发控制

    多用户数据库系统 允许多个用户同时使用的数据库系统 -飞机定票数据库系统 银行数据库系统 特点:在同一时刻并发运行的事务数可达数百上千个 2.多事务执行方式 2.1 事务串行执行 每个时刻只有一个事务运行 Interleaved Concurrency) 在单处理机系统中,事务的并行执行是这些并行事务的并行操作轮流交叉运行 单处理机系统中的并行事务并没有真正地并行运行,但能够减少处理机的空闲时间,提高系统的效率 ; ④ 乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1,所以A为15,把A写回数据库 结果明明卖出两张机票,数据库中机票余额只减少1 这种情况称为数据库的不一致性,是由并发操作引起的。 根结点为数据库数据库的子结点为关系,关系的子结点为元组。 ? 由上级结点已加的封锁造成的) 所有下级结点 看上面的显式封锁是否与本事务的隐式封锁(将加到下级结点的封锁)冲突 7.2 意向锁 引进意向锁(intention lock)目的 提高对某个数据对象加锁时系统的检查效率

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    cytof数据拆分

    如果你确实纠结于cytof数据处理的软件和工具的选择,也可以看2019的文章,Liu et al. Genome Biology,标题是;《A comparis...

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    LeetCode - 数组拆分

    偷懒了几天,默默的跑去看各种小说,不想更新公众号。接下去的几天,利用休假的机会把前几天看的几本小说都写一下各自的剧情简介。

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