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mysql垂直分库,水平分库,垂直,水平分

之前经常被问道这些分库的概念,只是大概知道,但是具体如何定义的,为什么这么定义还是不太理解,今天对着数据中的数据沉思的时候,突然间醒悟,原来这些概念非常好理解,而且可以说水平和垂直这两个词用得恰到好处...垂直 也是一样,它的意思是把数据进行了垂直分割,原来中的列被分到了不同的中。 如图所示,desc字段被切割后,会分配到另一张中。那么为什么要垂直,或者说什么情况下适合垂直?...答案就是垂直的目的就是将中的含有大量数据的字段,比如text字段,blob字段从中分离出去,这样可以大大减轻原的数据压力,而且这些字段的访问量没有其它字段的访问频率高,所以这么处理是合适的。...水平分库 如果你理解了上面的水平分垂直,那么数据库的分割你也会很好理解。顾名思义,水平分库相当于把数据库水平切割,原来一个中的数据可能会分配到不同的数据库中,这就是水平分库。...垂直分库 垂直分库,就是将数据库垂直分割,这回一个中的数据不会被分配到不同数据库,但是不同可能会分配到不同的数据库。

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mysql的水平分垂直的区别

2,垂直分割: 垂直分割指的是:的记录并不多,但是字段却很长,占用空间很大,检索的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个,并且该与原是一对一的关系。...这就可以使用垂直分割。我们可以把题目单独放到一张中,通过id与tt建立一对一的关系,同样将回答单独放到一张中。这样我们插叙tt中的分数的时候就不会扫描题目和回答了。...4,合理的硬件资源和操作系统 如果机器的内存超过4G,那么应当采用64位操作系统和64位MySQL。...案例: 简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品(数据量10w,稳定) 2.订单(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分...,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分: 解决问题: 之间的io竞争 不解决问题: 单中数据量增长出现的压力 方案: 把产品和用户放到一个server上 订单表单独放到一个

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实战彻底搞清分库垂直分库,垂直,水平分库,水平分

数据切分根据其切分类型,可以分为两种方式:垂直(纵向)切分和水平(横向)切分 1、垂直(纵向)切分 垂直切分常见有垂直分库和垂直两种。...如图: 图片.png 垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...这时候,就要对此垂直拆分出 user_ext 了。 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展,单中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库了。...虽说Mysql可以存储10亿级的数据,但这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql容量在500万左右,性能处于最佳状态,此时,Mysql的BTREE索引树高在3~5之间。...垂直分库 对于每分钟要处理近1000万的流水,每天流水近1亿的量,如何高效的写入和查询,是一项比较大的挑战。还是老办法,分库分区,读写分离,只不过这一次,我们先,再分库,最后分区。

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面试题-Mysql数据库优化之垂直

在日常的开发工作中,除了JAVA相关的技术,打交道最多的就是Mysql数据库,当数据积累到一定程度,比如500W时就会难免出现一些慢sql,对数据库的优化方式有很多,比如通过增加合理的索引,今天我们来说下其中的垂直...垂直:顾名思义就是将一张纵向拆分成多张,通过拆分后每行的字段数减少了,空间占用变小,当检索数据时,一次IO就能从磁盘获取更多的数据到内存中,减少了IO次数,降低了响应时间。...拆分的一些原则: 可以根据业务进行拆分,比如原中有些是一些辅助信息字段,此时可以把辅助信息拆分到另一张中,并增加与数据的关联,比如增加元数据的主键等。...将核心字段或者经常访问的字段放到一张中,让更加原子,清晰,但是以合理为基础,也可以冗余字段,也不要过度拆分。 举个例子:将我们的订单拆分成订单和订单扩展信息,如下 order ?...拆分后: t_order ? t_order_contact ? 订单中的联系人信息是订单的扩展信息,而且不常访问,拆分后原订单轻量了,更加原子化,效率也提升了。

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Sharding垂直分库最终篇

垂直 垂直就是将一个细分,且在同一个库里,正常操作即可。...,这就相当于是垂直了,但是看起来总是这么的奇怪,奇怪归奇怪,他还就是这样的。...也确定了数据保存进去了,这就是垂直分库 俺么我们什么时候垂直分库呢?答案是根据业务逻辑进行分割。比如我们可以把用户和用户相关的分配到用户数据库中,而把商品和商品相关的数据分配到商品数据库中。...阿粉觉得这种垂直分库,实际上就是通过不同的数据源来进行操作的,而通过给mybatis的mapper配置不同的数据源也是能实现的,但是还是看个人选择吧。...大家学会如何使用 Sharding-JDBC 进行分库了么? 《Sharding系列》 数据库的分库是什么?

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数据库架构:分库-垂直?水平?

来源:http://t.cn/Efpe4Ae 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库 1、水平分库 2、水平分 3、垂直分库 4、垂直 三、分库表工具 四、分库步骤...1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直。...4、垂直 ? 1、概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将中字段拆到不同的(主表和扩展)中。...垂直的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。...六、分库总结↑ 1、分库,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是?水平还是垂直几个?)。且不可为了分库而拆分。

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数据库怎么分库垂直?水平?

1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直。...2、结果: 每个库的结构都一样; 每个库的数据都不一样,没有交集; 所有库的并集是全量数据; 3、场景:系统绝对并发量上来了,难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。...4、垂直 1、概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将中字段拆到不同的(主表和扩展)中。...垂直的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。...六、分库总结 1、分库,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是?水平还是垂直几个?)。且不可为了分库而拆分。

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数据库怎么分库垂直?水平?

1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直。...2、结果: 每个库的结构都一样; 每个库的数据都不一样,没有交集; 所有库的并集是全量数据; 3、场景:系统绝对并发量上来了,难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。...4、垂直 ? 1、概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将中字段拆到不同的(主表和扩展)中。...垂直的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。...六、分库总结 1、分库,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是?水平还是垂直几个?)。且不可为了分库而拆分。

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数据库之分库 - 垂直?水平?

IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直。 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库。...结果: 每个库的结构都一样; 每个库的数据都不一样,没有交集; 所有库的并集是全量数据; 场景:系统绝对并发量上来了,难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。...垂直 ? 概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将中字段拆到不同的(主表和扩展)中。...垂直的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。...六、分库总结 分库,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是?水平还是垂直几个?)。且不可为了分库而拆分。

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mysql详解

本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据太大了,需要”,“xxxx了,要”的言论,那么,到底为什么要? 难道数据量大就要?...mysql数据量对索引的影响 本人mysql版本为5.7 新增数据测试 为了测试mysql索引查询是否和数据量有关,本人做了以下的测试准备: 新建4个article1,article2,article3...根据这次测试,我们可以发现 1:mysql的查询和数据量的大小关系并不大(微乎其微) 2:mysql只要是命中索引,不管数据量有多大,都会非常快(快的一批,由于本人比较懒,并且本人之前也测试过单1.5...,一年就会增加到3.6亿的订单数,而大多数情况下,用户只会查询近1-3个月的数据,我们可以 通过订单时间进行,只需要按照月份进行即可 2:通过取模,需要注意取模字段, 垂直 区分一条数据的不同字段...,叫做垂直 垂直其实我们在设计数据库时,可能已经是用到了的,比如会员金额,关联会员的userId,这个时候,其实就可以叫做是垂直 把会员金额的字段分到了其他的中(会员金额垂直较为简单

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MySQL 查询

是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行,例如基于范围、哈希或列表等。...下面将详细介绍MySQL如何以及后如何进行数据查询。 基于哈希的 基于哈希的是一种将数据分散到多个子表中的数据库策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于哈希的可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。...基于范围的 基于范围进行是一种数据库策略,它根据数据的范围条件将数据拆分到不同的子表中。这种方法适用于按时间、地理区域或其他有序范围进行查询的场景。...基于列表的 基于列表的是一种数据库策略,它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。这种方法适用于按照特定条件或分类进行查询的场景。

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MySQL - 分库

一.分库原因 前文介绍MySQL主从模式,将读写分离以提高性能。 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。...2.什么时候进行 的应用场景是单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,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库按业务有订单,会员,商品,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 以用户系统为例,将user按字段拆分为user_base 和 user_info,两个通过userid进行联系。...分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单可以使用 id 自增作为主键,分库了之后就不行了,会出现id 重复。

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MySQL分库

为什么要分库# 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...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 可以解决单存储量过大,查询效率低下的问题,降低锁概率 1.2 缺点# 会增加跨或跨库联合查询复杂度...什么是分库# 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...图片 2.2 # 2.2.1 垂直# 垂直主要指把一张中的字段分开组成独立的,用某个相同的字段把这些关联起来,划分依据可以如下: ① 若某个字段存储的信息占用空间大,可以把这个字段用一张独立出去...② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新,因为频繁查表容易导致锁,会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单中的字段太多,也可以考虑垂直 ④ …… 图片 2.2.2 水平分# 水平分不用拆字段

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MySQL 分库

# MySQL 分库 介绍 问题分析 拆分策略 垂直拆分 水平拆分 实现技术 MyCat概述 介绍 下载 安装 目录介绍 概念介绍 MyCat入门 需求 环境准备 配置 测试 MyCat 配置 schema.xml...# 拆分策略 分库的形式,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,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:以为依据,根据业务将不同拆分到不同库中。 特点: 每个库的结构都不一样。...垂直 垂直:以字段为依据,根据字段属性将不同字段拆分到不同中。 特点: 每个的结构都不一样。 每个的数据也不一样,一般通过一列(主键/外键)关联。 所有的并集是全量数据。...每个的数据都不一样。 所有的并集是全量数据。 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,都需要根据具体的业务需求具体分析。

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mysql 分库

是分散数据库压力的好方法。 ,最直白的意思,就是将一个结构分为多个,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要。...个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用了。 1,的分类 1>纵向 将本来可以在同一个的内容,人为划分为多个。...所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑,首先是纵向的处理。 这样纵向后: 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。...2>横向 字面意思,就可以看出来,是把大的结构,横向切割为同样结构的不同,如,用户信息,user_1,user_2 等。...结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的,如根据用户ID来取模划分。 理由:根据数据量的规模来划分,保证单的容量不会太大,从而来保证单的查询等处理能力。

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MySQL【转载】

一、时间结构   如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章,可以把数据库设计成时间结构,按时间有几种结构:   1) 平板式   类似:   article_200901   article..._200902   article_200903   用年来还是用月可自定,但用日期的话就太多了,也没这必要。...基于这些特点,用以上所说的任何一种方式都不合适,一没有固定的时效不宜用时间拆,二用户很多,而且还 偏偏都是冷门,所以也不宜用版块(用户)拆。   ...在这个架构中,每次往数据库会写入两倍数据,读取主要依赖拆提升性能,总 用于实现拆后难以实现的功能并且用于每天的定时备份;另外总表和还相互是一个完整的备份,任何一个损坏或数据不正常,都可以从总表中读到正确...我的方案是总 可采用相对能保证稳定的一些服务软件和架构,例如oracle,或lvs+ pgpool+PostgreSQL,重点保证数据稳定;相对的,就用轻量级的mysql,重点在于速度。

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MySQLMySQL分库详解

三、垂直拆分 3.1 垂直分库 3.2 垂直 3.3 垂直拆分的优缺点 四、水平拆分 4.1 水平分 4.2 水平分库 4.3 水平拆分的优缺点 五、几种常用的分库的策略...如果是数据量太大,则需要将拆成更多的小,来减少单的数据量,这就是所谓的水平拆分。 三、垂直拆分 垂直切分常见有垂直分库和垂直两种。...3.2 垂直 也就是“大拆小”,基于列字段进行的。一般是中的字段较多,将不常用的, 数据较大,长度较长(比如text类型字段)的字段数据拆分到“扩展“。...如图所示: 4.1 水平分垂直有一点类似,不过垂直是基于列的,而水平分是基于全的。水平拆分可以大大减少单数据量,提升查询效率。这里的水平分指的是在一个数据库进行的库内分。...库内分只解决了单一数据量过大的问题,但没有将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,最好通过分库来解决。

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MySQL分库方案

1.为什么要: 当一张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。的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。...mysql中有一种机制是锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。锁定表示你们都不能对这张进行操作,必须等我对表操作完才行。...利用merge存储引擎来实现 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, 这种方法比较适合. 举例子: ?...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力...经过垂直分区后的数据库架构图如下: ?

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Mysql分库方案

为什么要 当一张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。的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。...mysql中有一种机制是锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。锁定表示你们都不能对这张进行操作,必须等我对表操作完才行。...利用merge存储引擎来实现 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, 这种方法比较适合. 举例子: ?...MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力...经过垂直分区后的数据库架构图如下: ?

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Mysql分库方案

Mysql分库方案 1.为什么要: 当一张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。的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。...2、MySQL垂直分区 如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力...经过垂直分区后的数据库架构图如下: 然而,尽管业务之间已经足够独立了,但是有些业务之间或多或少总会有点联系,如用户,基本上都会和每个业务相关联,况且这种分区方式,也不能解决单张数据量暴涨的问题,因此为何不试试水平分割呢...MySQL使用为什么要分库 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。 这里引用一个问题为什么要分库呢?MySQL处理不了大的吗?...但MySQL太大后有一个问题是不好解决: 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的应用。

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