如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
一、何谓分库分表？ 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库（主机）上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表？ 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。 另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
数据库在业务体系不大的情况，一般都是单库出现，通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大，就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术（有些地方也称为Sharding、分片）。同时，流行的分布式系统中间件（例如MongoDB、ElasticSearch等）均自身友好支持Sharding，其原理和思想都是大同小异的。
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义，最好不超过32个
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。
工作中我们经常查询数据库,用一个查询,得到想要的数据。可有想过,我们得到答案经过了哪些磨难？经历了哪些诱惑？
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
把存于一个库的数据分散到多个库中，把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力，分库分表就是为了分散存储压力
文章摘要：当单表数据达到千万以上时，通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了，应该如何应对呢？？？
在现在题库架构下，针对新购买的1300W多道数据进行整合，不影响现有功能。由于数据量偏多，需要进行数据的切分
Vitess是用于部署，扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性，并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
前段时间公司的师兄在面试候选人之后，发出了这样感慨：2023 年，企业太难招到人了！
- 概念：分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分，每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表，但在物理层面上，数据被分布在不同的物理区块上，这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区，或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型，如范围分区、列表分区、哈希分区等。
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；
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
前言 储备知识ing，很久之前写的。 MySQL集群 MySQL官方提供的是mysql-proxy方案，主要解决了高并发的问题，但是没有解决高可用的问题。一般项目都是读多写少。读的操作让mysq
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
TiDB是 PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本，除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外，特别是进一步提升了MGR（MySQL Group Replication）的性能及可靠性，以及众多bug修复。此外，GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch，分别针对OLTP和OLAP两种业务场景，尤其是InnoDB并行查询特性，TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍，最高提升40多倍，特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章，里面 99% 会提到：单表数据量大了，需要进行分片（水平拆分 or 垂直拆分）。分片之后，业务上必然面临的场景：跨分片的数据合并。今天我们就一
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
在立项之初，我们进行了大量解决方案的对比，深入了解了业界的 scale-out（横向扩展）、scale-up（纵向扩展）等解决方案。但考虑到技术架构的前瞻性、发展潜力、社区活跃度以及服务本身与 MySQL 的兼容性，我们最终敲定了基于 TiDB 数据库进行二次开发的整体方案，并与 PingCAP 官方和开源社区进行深入合作的开发模式。
① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化，但单台数据库的性能总是有瓶颈的，当请求量过大的时候，若连接数不够，则会处于阻塞状态
在互联网还未崛起的时代,我们的传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大,对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
直接介绍概念太枯燥了，还是拿个和背景篇相似的例子介绍 业务场景：客户完成下单，快递员接受并更新运单状态，客户可以随时查看运单状态的任务。一票快递可能有多个子母件。同时，我们需要标记每个运单的状态，运单状态的解释和含义保存在运单状态字典表中。 因此，我们需要建立如下表：
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。
在美团，基于 MySQL 构建的传统关系型数据库服务已经难于支撑公司业务的爆发式增长，促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式。随着近一两年来分布式数据库大放异彩，美团 DBA 团队联合架构存储团队，于 2018 年初启动了分布式数据库项目。
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
TPHP是基于Laravel框架的基础上进行整合的一套便捷性框架，基于Laravel的Composer依赖管理开发。该框架具有高配置型代码设计，使得项目开发者更快速的开发项目，并减少大量BUG调试时间，在使用TPHP开发后台时开发速度将大幅度提升。
需要特别说明的是：当同时进行垂直和水平切分时，切分策略会发生一些微妙的变化。比如：在只考虑垂直切分的时候，被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系，因此你可以按“功能模块”划分表格，但是一旦引入水平切分之后，表间关联关系就会受到很大的制约，通常只能允许一个主表（以该表ID进行散列的表）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可以说是完全一致，每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根！这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了（shard的数量会比较多，但是shard里的表却不多），为了避免管理过多的数据源，充分利用每一个数据库服务器的资源，可以考虑将业务上相近，并且具有相近数据增长速率（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的.
本文介绍了某省妇幼健康管理系统的建设和数据库架构优化的过程。原有的数据库架构使用了 StarRocks 作为分析层，但随着业务的发展，这套架构暴露出诸多痛点，不再适应妇幼业务的需求。为解决这些问题，该系统选择了将原有架构中的 StarRocks 替换为 TiFlash 组件，并引入了 Yearning 自动化 SQL 审计平台，提高了运维效率和业务扩展能力。新架构在人力成本释放、运维成本降低等方面取得了显著的成效。
在如今的电商项目中，随着业务系统的数据量日益增大，数据存储能力逐渐成为影响系统性能的瓶颈。而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。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
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