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。
掌握SSM框架源码的阅读 准确理解IOC本质 I0C分析e 为什么需要IOC I0C容器要完成哪些工作 I0C容器与工厂模式 正确优秀的设计研发方式 设计其实很简单:思路、思维方式很重要 深刻感悟: oop-抽象/接口的用处 1I0C核心 IOC设计&实现 BeanFactory分析设计 Bean定义分析设计田 BeanFactony实现田 初始化方法和销毁方法如何执行 重要设计原则总结:面向接口编程、隔离变化 Bean别名支持 I0C功能丰富拓展 按Type来获取Bean 加入Bean的条件依赖生效支持 依赖注入可能发生的地方 DI分析 依赖注入的本质 注入值可能是什么样的值 直接值会有哪几种情形 构造参数依赖定义设计 bean弓|用设计 DI 实现构造参数依赖田 DI设计&实现et构造参数循环依赖如何处理 属性依赖设计 属性依赖实现 属性循环依赖处理
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。
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。
当我们的数据量比较大（没接触过）就会考虑一下分库分表的策略。当然分库分表又分为多种策略：
如果一个表的字段较多，可以新建一个扩展表，将不常用或字段长度较大的字段拆分到扩展表中。
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
过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
在上一篇文章介绍了如何使用Sharing-JDBC实现数据库的读写分离。读写分离的好处就是在并发量比较大的情况下，将查询数据库的压力 分担到多个从库中，能够满足高并发的要求。比如上一篇实现的那样，架构图如下：
一般来说电商的日订单都是百千万级甚至是亿万级别的了，小小的数据库肯定是撑不住的，这时候就要提前考虑分库分表了。
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门，对内是互娱的各个游戏工作室，对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性，我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务，其中大产品环境独立，小产品集中部署。
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MYSQL性能优化之分库分表与不停机修改mysql表结构，需要的朋友可以参考下 1、分库分表 很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分 库与分表是一个很不错的解
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。
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制，所以这里我们使用mysql的时候，也需要配好主从同步，另外需要建好从库的只读账号
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。
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】MySQL分库分表与水平分割取模案例(三)
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，配置出一套 Canal 工具服务，来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中，配置出两套数据源，一套是 MySQL + MyBatis，一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力；
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。
提起分库分表，对于大部分服务器开发来说，其实并不是一个新鲜的名词。随着业务的发展，我们表中的数据量会变的越来越大，字段也可能随着业务复杂度的升高而逐渐增多，我们为了解决单表的查询性能问题，一般会进行分表操作。
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
数据迁移时, 为了保证数据的一致性, 往往伴随着停服, 此期间无法给用户提供服务或只能提供部分服务. 同时, 为了确保迁移后业务及数据的正确性, 迁移后测试工作也要占用不少时间. 如此造成的损失是比较大的.
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
日前，我司 CTO 黄东旭接受了即将开幕的 WOT2018 全球软件与运维技术峰会记者的采访，介绍了 TiDB 作为 HTAP 数据库的技术思考及应用情况，以及 PingCAP 自创立以来对开源的一些心得，以下是报道原文。Enjoy～ 作者：查士加 创立 PingCAP 的理由异常简单 黄东旭提到，自己与朋友一同创业，理由很简单，源自一个需求。彼时，黄东旭与刘奇（现任 PingCAP CEO）同属豌豆荚的分布式存储团队，当时的他们开源了 Codis，解决了豌豆荚内部缓存的扩展性问题，数据库问题成了硬骨头。如
我们分库分表用的非常熟。但不能为了等到系统到了200万数据，才拆。那么工作量会非常大 我们的做法是，因为有成熟方案，所以前期就分库分表了。但，为了解释服务器空间。所以把分库分表的库，用服务器虚拟出来机器安装。这样即不过多的占用服务器资源，也方便后续数据量真的上来了，好拆分。
NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
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。
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）
组建MySQL集群的几种方案 LVS+Keepalived+MySQL（有脑裂问题？但似乎很多人推荐这个） DRBD+Heartbeat+MySQL（有一台机器空余？Heartbeat切换时间较长？有脑裂问题？） MySQL Proxy（不够成熟与稳定？使用了Lua？是不是用了他做分表则可以不用更改客户端逻辑？） MySQL Cluster （社区版不支持INNODB引擎？商用案例不足？） MySQL + MHA （如果配上异步复制，似乎是不错的选择，又和问题？） MySQL + MMM （似乎反映有很多问
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示：1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案；2)、已经实施过分库分表方案的系统，由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了，需要二次扩容的情况。
分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
上篇文章我们演示了使用sharding-jdbc进行分库操作的一个小案例， 采用的是inline模式，也就是在yml配置文件中，通过配置分片算法表达式，来进行分片，也简单体验了一下。其实相对来讲还是比较简单的，这些配置也不用背下来，大家只要做好笔记，用的时候，能够根据自己的业务进行套用就行了。当然如果怕记不住，欢迎关注我，或者收藏我的文章，用的时候过来翻翻就可以了。
在业务系统中，有一张日志表，业务系统每天都会产生大量的日志数据，单台服务器的数据存储即处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分，这时候就可以使用水平分表的策略
马上消费金融于 2015 年 6 月营业，截止到 2020 年 1 月，历经 4 年多风雨，总注册用户数 8000 万，活跃用户数 2500 万，累计放贷 2900 多亿元人民币。公司于 2018 年 6 月增资到 40 亿，成为内资第一大的消费金融公司。
from https://yq.aliyun.com/articles/596026
初学者在看到这个问题的时候，可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据？
前面几篇文章我们都是通过yml配置文件的方式，简单实现了 inline模式下的分库分表。 通过yml的方式，我们需要在配置文件中配置数据源和分库分表的策略表达式。那么如果我不想在配置文件中写如此冗长的配置，能否采用java config 的方式实现呢。肯定是可以的。
最近发现RadonDB在特性中引入一个新特性：Single table 到分区表快速转换，另外还引进了一个优秀的特性，把现有的MySQL库直接attach到Radon下面。看到这两个特性真是太赞了。可以非常方便用户实现原来的单表，快速变成拆分表，一条命令搞定。具体的issue参考：https://github.com/radondb/radon/issues/436 而且这个特性会在1.0.8这个版本发布。下面我们一块来体验一下吧。该文档可以用于先看看整体思想上有一个认识后再行动。
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。
《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。
Mycat是什么 Mycat - 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件！ 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Orac
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。
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