1. 什么是表分区 2. 分区的两种方式 2.1 水平切分 2.2 垂直切分 3. 为什么需要表分区 4. 分区实践 4.1 RANGE 分区 4.2 LIST 分区 4.3 HASH 分区 4.4 KEY 分区 4.5 COLUMNS 分区 5. 常见分区命令 6. 小结 松哥之前写过文章跟大家介绍过用 MyCat 实现 MySQL 的分库分表，不知道有没有小伙伴研究过，MySQL 其实也自带了分区功能，我们可以创建一个带有分区的表，而且不需要借助任何外部工具，今天我们就一起来看看。 1. 什么是表分区
第一个，数据存储的方式不同，MyISAM 中的数据和索引是分开存储的，而 InnoDB 是把索引和数据存储在同一个文件里面。
前篇： 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一，TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar是一个中间层服务，使用mysql协议，属于前者。 二，TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。
问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下： 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身，而在于数据库。我们都知道，PHP开发中，数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率，程序员不光需要写出逻辑清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要，这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第一易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删，那么会出现数据ID过大的情况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，如果你的数据库丢失了，你还可以找到这个文件，在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句（注意-u和-p后紧跟用户名密码，无空格）。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下：
无论是秋招还是社招，在面试中 MySQL 被问到频率基本是 100%，被问到最多的当属索引和一些性能优化，例如慢查询的排查啊， sql 执行的很慢的原因啊，等等。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘 IO 也很可能出现压力，会导致很多问题。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
索引的数据结构主要有 B+ 树和哈希表，对应的索引分别为 B+ 树索引和哈希索引。InnoDB 默认的索引类型为 B+ 树索引。
恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。
一直说要好好复习一下Mysql都木有时间，终于赶上最近新购买了阿里云，决定使用CentOS去试试.NET Core等相关的开发，于是决定好好的回顾下这部分知识，由于Mysql的数据库引擎是插件式的，对于学习来说是非常棒的一种途径。 Tip: 在VS中，利用EF管理Mysql，需要安装mysql-connector-net-xxxx. 先安装MySQL Connetor net,(我还安装了MySQL Connetor ODBC) 控制面版-管理工具-数据源ODBC(双击) 弹出对话框，第一个选项卡，“
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
公司最近在搞服务分离，数据切分的工作，因为订单和订单项表的数据量实在过大，而且每天都是以50万的数据量在增长，基于现状，项目组决定采用分库的方式来解决当前遇到的问题。
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
一 Hbase是个啥东东？ 在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念。面向行存储和面向列存储。面向行存储。我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP。可是依据CAP理论，传统的RDBMS。为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣。而眼下的非常多NoSQL产品，包含Hbase，它们都是一种终于一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像。我上面说了面向列存储，那么究竟什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。 看到这里，假设您不明确Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下： Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统。它的长处在于能够实现高性能的并发读写操作，同一时候Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。 二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型很类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase眼下我没发现。好了。废话少说。我们来看看Hbase的数据模型究竟是个啥东东。 在Hbase里面有以下两个基本的概念，Row key,Column Family。我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每个Column Family都能够依据“限定符”有多个column.以下我们来举个样例就会很的清晰了。 假如系统中有一个User表。假设依照传统的RDBMS的话。User表中的列是固定的，比方schema 定义了name,age,sex等属性。User的属性是不能动态添加的。可是假设採用列存储系统。比方Hbase。那么我们能够定义User表，然后定义info 列族。User的数据能够分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等。假设后来你又想添加另外的属性。这样非常方便仅仅须要info:newProperty就能够了。 或许前面的这个样例还不够清晰，我们再举个样例来解释一下。熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是依照“某人在某时做了标题为某某的事情”，可是同一时候一般我们也会预留一下keyword，比方有时候feed或许须要url，feed须要image属性等，这样来说。feed本身的属性是不确定的。因此假设採用传统的关系数据库将很麻烦。况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题。在Hbase里，假设每个column 单元没有值，那么是占用空间的。
在《“分库分表” ？选型和流程要慎重，否则会失控》中，我们谈到处于驱动层的sharding-jdbc。开源做到这个水平，已经超棒了，不像tddl成了个太监。但还是有坑。
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性，包括：全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
由两种角色构成： （1）主(Master) 可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。 （2）从(Slave) 只读不可写，自动从Master同步数据。 特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。 还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。
本文介绍了Hive的HQL语言，包括数据定义、数据操作、安全措施、分区表等方面的内容。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，使用HQL语言进行数据查询。在Hive中，可以使用CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等语句进行表的操作，包括定义表、修改表结构、删除表等。Hive还提供了数据操作相关的安全措施，如设置“strict”模式、单独为外部表的分区指定值和存储位置等。此外，还介绍了Hive中HQL的数据操作，包括LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT INTO等语句，以及这些语句的使用方法和注意事项。通过使用Hive，用户可以方便地进行数据查询、数据处理和数据分析等工作。
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
LVS 工作在四层，内核态，性能极高，有VIP功能，配合 keepalived 做有效的 心跳检查和负载均衡安装配置麻烦， HAProxy 工作在四层到七层，功能强大，有VIP功能，配置简单，CPU占用高 Nginx 工作在七层，应用层功能多，配置简单，无法支持VIP功能 负载均衡器测试数据 软件 每秒并发量 CPU占用 结论 LVS (DR模式) 1.6W25%性能综合比最好，配置复杂 HAProxy 2.3W 95% 转发快，CPU占用高，配置简单 Nginx2W 80% 转发没有haproxy快，CPU比haproxy占用低 机器足够并且应用重要建议独立使用LVS或HAProxy，机器不足使用 Nginx
注：文中使用版本为Mycat 1.6.5。 1、Mycat 正如官方所说， Mycat 是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数据进行分片处理之后，从
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
背景简介 Grab 是东南亚的打车巨头，app 下载量已有 5500 万，司机有 120 万 app 与 server 通信时需要使用一个认证 token，Grab 使用 Redis 来缓存 toke
用于产品业务相关数据存储，兼容mysql，支持弹性自动水平扩容（实际上是因为接手的时候，已经用了这种数据库）TDSQL for MySQL。
文章转载自公众号华泰证券数字科技。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Hp-ZJLdvd3z2w9IJ_32NRw?scene=25#wechat_redirect 作者
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
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
数据库存储引擎：是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL 的核心就是插件式存储引擎。测试面试宝典
一个工程对应一个归档包(war)，这个war包 包含了该工程的所有功能。我们成为这种应用为单体应用，也就是我们常说的单体架构。具体描述: 就是在我们的一个war包种，聚集了各种功能以及资源，比如JSP,JS,CSS等。
MySQL存储引擎是MySQL数据库中用于存储和管理数据的核心组件。MySQL中常用的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Blackhole等。
文章目录 一、MySQL存储引擎 1.MySQL体系结构 2.MySQL存储引擎 3.常用引擎的特性对比 4.引擎的操作 5.总结：引擎的选择 一、MySQL存储引擎 1.MySQL体系结构 体系结构的概念 任何一套系统当中，每个部件都能起到一定的作用！ MySQL的体系结构 体系结构详解 客户端连接 支持接口：支持的客户端连接，例如C、Java、PHP等语言来连接MySQL数据库 第一层：网络连接层 连接池：管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求。 例如：当客户端发
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。文章很长，可提前收藏，转发。 一，cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游，cobar就是传统mys
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
一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求，使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能
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