读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
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）
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”。
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。
其实在技术领域，不同的看法是很正常的，最近两个文字的集合，让我看了以后不是很.......,具体是那篇我觉得不重要，重要的是观点哪里不同
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。
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。
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。
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
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。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中，随着业务量的快速增长，我们经常会遇到由于关系型数据库（如:MySql）单表数据量增长过大而引发的线上事故；虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩，但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之，单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
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。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。
导读：本文详细介绍了中间件，主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
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。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
在传统的中小公司里面，尤其是以企业内部的办公系统、REP系统，或者体量不是很大的互联网公司里面，搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面，单表每天有上100w的数据业务增量时，就要考虑分库分表的策略了。否则，无论是数据的存储、访问、更新等操作，单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
最近遇到一个慢sql，在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系，总结了下问题。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
举例：一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
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。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目，以下是第五期的直播内容。
面试官： 小伙子，看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表，为什么要进行分库分表？
1.程序自动完成，数据源方便管理。2.不需要维护，因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 （sql标准）。
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
大家好，我是田螺。我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，它始终以云原生的基础开发套件为目标。
demo 地址：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档：官方文档
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