在大型电商网站中，随着业务的增多，数据库中的数据量也是与日俱增，这时候就要将数据库进行分库分表了。 1、如何分库分表？...两种解决方案：垂直拆分、水平拆分 垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。...水平拆分：即根据表来进行分割：比如user表可以拆分为user0,、user1、user2、user3、user4等 2、分库分表之后如何实现联合查询？...可以使用第三方中间件来实现，比如：mycat、shading-jdbc 原理解析： 当客户端发送一条sql查询：select * from user;此时中间件会根据有几个子表，拆分成多个语句：select...* from user1;select * from user2;select * from user3等多条语句查询，然后将查询的结果返回给中间件，然后汇总给客户端。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库，一张表。 2、单库多表 数据在一个库，单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分，表也水平切分。...二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程： 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到...Acc_0003表中。...当用户123登录的时候，我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中。 三、分库分表的问题 分库分表需要按不同维度记录数据，否则无法满足业务场景不同维度的查询。...四、分库分表策略 1、按时间分表； 2、分主表和详细信息表； 3、按数据区间分表； 4、取模映射； 5、一致性Hash分表； 6、二叉树分表。
随着数据的日益增多，在架构上不得不分库分表，提高系统的读写速度，但是这种架构带来的问题也是很多，这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。...关于分库分表后的其他的问题，请看陈某前一篇文章：聊聊 分库分表 架构背景 笔者曾经做过大型的电商系统中的订单服务，在企业初期时业务量很少，单库单表基本扛得住，但是随着时间推移，数据量越来越多，订单服务在读写的性能上逐渐变差...关于冷热分离和查询分离不了解的，可以看笔者前面的文章： 冷热分离 使用 查询分离 后 从20s优化到500ms 最终经过架构组的讨论，选择了分库分表；至于如何拆分，分片键如何选择等等细节不是本文重点，不再赘述...： 分表的架构下如何分页查询呢？...不会随着翻页增加数据的返回量 缺点也是很明显：需要进行两次查询 总结 本篇文章中介绍了分库分表后的分页查询的三种方案： 全局查询法：这种方案最简单，但是随着页码的增加，性能越来越低 禁止跳页查询法：这种方案是在业务上更改
面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？”应聘者：“这！！！！！！”不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。...你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。ps: 我发现一个很神奇的现象。...另外，如果面试官的问题是 你们怎么进行分库分表的？ 这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。...不过，很多面试官为了卖弄自己的技术，喜欢这么问 分表有哪些策略啊？你们用哪种啊？ ok。。这个问题具体指向了分库分表的某个方向了，你不要主动答如何进行部署的。等面试官问你，你再答。...另外，如果面试官的问题是： 3 你们怎么进行分库分表 ---- 这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。
面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？” 应聘者：“这！！！！！！” 不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。...你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。 ps: 我发现一个很神奇的现象。...另外，如果面试官的问题是 你们怎么进行分库分表的？ 这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。...不过，很多面试官为了卖弄自己的技术，喜欢这么问 分表有哪些策略啊？你们用哪种啊？ ok。。这个问题具体指向了分库分表的某个方向了，你不要主动答如何进行部署的。等面试官问你，你再答。...增量数据:在该次部署后，数据库表 test_tb 的新产生的数据，我们称之为增量数据。 然后迁移流程如下 (1)先计算你要迁移的那张表的 max(主键) 。
二.分库分表拆分思路 1.什么时候进行分库 MySQL 的高可用架构大多都是一主多从，所有写入操作都发生在 Master 上，随着业务的增长，数据量的增加，很多接口响应时间变得很长，经常出现 Timeout...2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。...三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短...垂直拆分缺点 跨库关联查询 在单库未拆分表之前，我们可以很方便使用 join 操作关联多张表查询数据，但是经过分库分表后两张表可能都不在一个数据库中，如何使用 join 呢？...分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的） 案例： 对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据...这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。...其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。...表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。...例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多
分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。 mysql分表和分区有什么联系呢？...1.分表 在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。...在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据， 数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量 2.分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题...数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量 3.即分表又分库 数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题 当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候...一般分表分库策略如下： 中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量） 库 = 取整（中间变量/单库数据表数量） 表 = （中间变量%单库数据表数量） **先谈谈分表的几种方式
为什么要分库分表# 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...③ 从查询效率来看，一张表如果没有控制数据量大小，在查询的时候会导致查询时间过长，如果还没有命中索引，那时间就更长了。...1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度...需要引入分布式事务，复杂度增加了，对于性能有影响 跨库join困难 在不同库表查到数据后还要再应用层聚合，容易造成合并困难 比如水平分表分库会造成字段冗余 order by、limit 等操作困难度增加...什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器
请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。 CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。 为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。...分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。...而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。...每个表的数据都不一样。 所有表的并集是全量数据。 在业务系统中，为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈，到底是垂直拆分，还是水平拆分；具体是分库，还是分表，都需要根据具体的业务需求具体分析。...MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。
【这是非常重要的设计手段】 虽然现在有 TiDB 这样的分布式数据库，但对于分库分表 + 数据同步ES，依然是非常主流的方案。同时也有一部分是把分库分表的数据同步到 TiDB 使用。...那么有了 canal 就可以把分库分表的数据同步到 Elasticsearch，提供汇总查询和聚合操作，也就不需要把轮训每个分库分表数据了。...二、测试预期 本文的案例会把MySQL，2库4表的数据，通过 Sharding 分库分表写入数据后，同步到 Elasticsearch。...，因为我们需要把分库分表的数据通过 canal 同步到 Elasticsearch。...（也可以使用其他分库分表组件） 在工程中配置一套 Sharding 分库分表映射的 MyBatis MyBatis，在配置一套 Elasticsearch x-pack-sql-jdbc 数据源映射的
为什么要分表 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。...某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？...利用merge存储引擎来实现分表 如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合. 举例子： ?...经过垂直分区后的数据库架构图如下： ?...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?
我们都知道订单表有三大主要查询：基于订单ID查询，基于商户编号查询，基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库分表的数据。那么为什么要这么做？...能否只基于某一列例如用户ID分库分表，答案肯定是不能。...：image_${0..127}； 数据库服务器：32C64G； 数据库版本：MySQL-5.7.23； 操作系统：CentOS 6.9 Final； 连接池：druid 1.1.6； mysql-connector-java...第2个测试场景如下： 每个分表大概160w数据； 累计1w次分别测试跨1个分表，8个分表、16个分表、32个分表、64个分表、128个分表，结果如下： 跨分片键查询压力测试 结论：跨的分表数量越大，跨分表查询的性能越差...所以，分库分表中间件的跨分片查询在项目特定阶段能够大大减少开发成本，从而以最短的时间上线业务需求。
5.1 根据数值范围 5.2 根据数值取模 5.3 根据地理位置 六、分库分表后带来的问题 6.1 事务一致性问题 6.1.1 分布式事务 6.1.2 最终一致性 6.2 跨节点关联查询...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: 1.1 数据量 MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好,超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。...库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。...六、分库分表后带来的问题 分库分表能有效的缓解单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。...分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。
1.为什么要分表： 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。...某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表， 那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？...利用merge存储引擎来实现分表 如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合. 举例子： ?...经过垂直分区后的数据库架构图如下： ?...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?
作者：兵小志大 链接：www.cnblogs.com/try-better-tomorrow Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 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...分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。...经过垂直分区后的数据库架构图如下： ?...如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： ?...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?
Mysql分库分表方案 1.为什么要分表： 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。...某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表。 那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？...，原理图如下： 如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示： 单库单表...MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗?...但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调整相关的操作基本不在可能。所以大项在使用中都会面监着分库分表的应用。
一、为什么要分库分表 数据库架构演变 刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master...增加一个Master是不能解决问题的， 因为数据要保存一致性，写操作需要2个master之间同步，相当于是重复了，而且架构设计更加复杂 这时需要用到分库分表（sharding），把库和表存放在不同的MySQL...，则使用垂直拆分，即根据业务拆分成不同的库 如果因为单张表的数据量太大，则使用水平拆分，即把表的数据按照某种规则（mycat/conf/rule.xml定义的分表算法）拆分成多张表 分库分表的原则应该是先考虑垂直拆分...分库伴随着分表，从业务上对表拆分 2. 垂直分表 垂直分表，基于列字段进行。一般是针对几百列的这种大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。...水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈 分库分表可以和主从复制同时进行，但不基于主从复制；读写分离才基于主从复制 1.
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