今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
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。
介绍 随着数据量的不断增大,传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件,可以对数据库进行水平扩展,由原来单台数据库扩展到多台数据库,数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上,从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦,提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件,美团点评DBA团队针对公司内部需求,在其上做了很多改进工作,形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的 原型包方块了.
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。
近期网站运营人员、产品反馈:查询数据耗时太长,网站交互上出现明显加载缓慢的情况 分析问题发现:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
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。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源:www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
作者:新栋BOOK 原文:https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景,为了提升数据库的查询能力,我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库,开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表,那么后来的业务需求想按照商家维度去查询,比如我想查询某一个商家下的所有订单,就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
“增删改查”都是查找问题,因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题,其实就是查找快慢问题。
看到有很多,的总结一下,比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客?CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么,原型链了不了解? for与foreach哪个更快? php鸟哥是谁?能不能讲
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 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。 mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲,不需要知道主服务器和从服务器的来源,即
之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐
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。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点(分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等),也调研了业内一些mysql中间件的实现,这里把对问题域的思考,以及常见中间件整理沉淀一下
爱奇艺,中国高品质视频娱乐服务提供者,2010 年 4 月 22 日正式上线,推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心,网罗了全球广大的年轻用户群体,积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
schema.xml作为Mycat中最重要的配置文件之一,涵盖了Mycat的逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点即数据源的配置。主要包括一下三组标签
基于Swoole的websocket服务,计划整合3篇进行技术整理,该服务主要有2个核心业务,用户消息服务(消息计数统计)和 客服IM消息系统服务,这篇先说用户消息服务是怎么设计实现的。
何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去,就是一种数据异构的方式。
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
单库瓶颈:如果在项目中使用的都是单MySQL服务器,则会随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行存储,存在一下性能瓶颈:
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
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。
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多🤣;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐起来;好几张单表已经突破亿级数据,并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计;在这样的背景下大表的问题更加突出(比如一个查询功能需要跑好几分钟)。 可能很多人会说:为啥单表都过亿了才想方案解决?其实不是不想,而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
其实所谓的高并发,如果你要理解这个问题呢,其实就得从高并发的根源出发,为啥会有高并发?为啥高并发就很牛逼?
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