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。
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。
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
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
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。
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
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。
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
分类:分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
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。
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。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
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。
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
在使用传统的RDBMS数据库(关系数据库),例如MySql时,对于一些大表,我们通常会进行分表操作,以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作,本文将对其进行讲述。
在正式开始之前,菜菜还是要强调一点,你的数据表是否应该分,需要综合考虑很多因素,比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级,是否可以有其他方案来解决当前问题?我不止一次的见过,有的leader在不考虑综合情况下,盲目的进行表拆分业务,导致的情况就是大家不停的加班,连续几周996,难道leader你不掉头发吗?还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分,大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度,上线之后反而发现业务数据量很小,但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下,有时候代价真的很大。
水平拆分是通过某种战略将数据单片存储,单片存储器内的单片存储器和单片存储器两个部分,单片数据分散到不同的MySQL单片或单片存储器,达到分布式的效果,可以支持非常大的数据量。表分区本质上也是特殊的库内分表。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算,K12 直播课产品作业帮直播课,素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等,以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统,持续赋能更多素质教育产品,不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台,主要负责建设公司级数仓,向各个产品线提供面向业务主题的数据信息,如留存率、到课率、活跃人数等,提高运营决策效率和质量。
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。
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
- 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。
90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够! 那个时候,更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力! 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1、数据量如果太大、一个机器放不下了! 2、数据的索引 (B+ Tree),一个机器内存也放不下 3、访问量(读写混合),一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一,那么你就必须要晋级!
海量设备通过物联网服务接入云端,设备每30s上报一次自身数据(以下称为动态数据)。 物联网服务将设备上报的数据转发给数据处理网关,由数据入库网关执行批量入库操作插入数据库。 项目大致技术架构如下图:
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 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。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
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?
对于大规模的分布式集群,或者对于数据密集型应用来说,为了提高吞吐量和性能以及可用性,一般会结合使用数据复制和数据分区。数据复制将对单库的请求压力分给更多的数据库实例,数据分区将每个实例中的庞大的数据文件以一定规则切分成更小的数据文件,并可以存储到不同的磁盘(或数据节点 Node)上,以提高请求的并发性能,同时,增加了扩展性。
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
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
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。
在不那么遥远的旧 IT 时代,有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
3.使用缓存,把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,能节约磁盘IO。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的表在 五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
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