缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
- 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。
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。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念,其实在不影响性能的情况下,我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下,受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展,本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇:Mysql分库分表(1) --- 概念篇
首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的。重要的是编程思想,思想是最重要的。当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度。当数据量太碎片的时候,需要具有合的思想来粗化粒度。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
我们都知道,在Mysql 中,如果数据量过大的话,就有可能在查询过程中会出现各种超时的情况,毕竟如果一个表的数据量过大的时候,一个简单的单表查询都会有点慢,所以,就有了各种中间件的存在,比如说 MyCat,ShardingJDBC 等分库工具,但是今天了不起不说这个,我们来说说这个Mysql自己的分区,我们不做分库操作。
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
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
一说海量数据有人就说了直接用大数据,那只能说不太了解这块,为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈。
接下来分别尝试有分片键查询,二级索引(idx_name)查询,无分片键查询这三种非常典型查询,并查看执行计划(并且为了防止查询结果被缓存,每条SQL都加上SQL_NO_CACHE):
首先明确的是,这里的对比都是拿商业的分库分表方案与OB做对比,开源的MyCAT由于功能缺失太多,无可比性
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
简单来说,微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发,这些"小服务"可以运行在不同机器上,它们在自己的进程中运行,"小服务"之间可以通过像是 HTTP API 这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发,同时,它们是以业务边界进行划分成独立的微服务。这些微服务看似独立又像是一个整体,构成了一个业务集群。
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。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
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。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
为什么采取分区,而不是分表,以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率,还能有效支持处理大规模数据的需求。
Q 题目 MySQL支持哪几类分区表? A 答案 表分区是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成,每个分区都是一个独立的对象。分区有利于管理大表,体现了“分而治之”的理念。一个表最多支持1024个分区。 在MySQL 5.6.1之前可以通过命令“show variables like '%have_partitioning%'”来查看MySQL是否支持分区。若have_partintioning的值为YES,则表示支持分
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
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。
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。
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...
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。
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
MySQL近两年一直稳居第二,随时有可能超过Oracle计晋升为第一名,因为MySQL的性能一直在被优化,同时安全机制也是逐渐成熟,更重要的是开源免费的。
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。
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数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
随着数据存储需求的不断增加,分布式数据库成为了处理大规模数据的一种重要方式。分布式数据库可以将数据分散到多个计算节点上,并利用分布式计算的能力来提高数据处理的效率和可用性。然而,在使用分布式数据库的过程中,是否需要进行分库分表呢?
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