在当前业务量迅猛增加的情况下,数据库经常面临性能的极致挑战。尤其是在处理大规模的数据集,例如超过千万条数据记录的情况下,SQL查询的性能将显著下降。随着数据量的增加,查询所需要扫描的数据范围变得更广,从而导致查询速度的减慢。
大家应该都知道一些哈希算法,比如MD5、SHA-1、SHA-256等,通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外,还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围,比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题,介绍另外一种哈希算法,并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
最近计划参与一个换书活动,翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时,回想起令我印象比较深刻的一个知识点:“异构索引表”,所以在此记录并分享,和大家共同学习交流。
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。
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。
前面我们讲解了数据库的读写分离方案(数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群)来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动,我们注册用户越来越多,同时订单量以及用户行为数据等持续的增加,导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现,一种是读写分离,而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
- 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。
前一节课,我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案:读写分离,它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份,增强了抵抗大量并发读请求的能力,提升了数据库的查询性能的同时,也提升了数据的安全性,当某一个数据库节点,无论是主库还是从库发生故障时,我们还有其他的节点中存储着全量的数据,保证数据不会丢失。
逻辑库/逻辑文件:给用户看的(即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴) 物理库/物理文件:存储在计算机中的(即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。)
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:
随着我们的系统运行,存储在关系型数据库的数据量会越来越大,系统的访问的压力也会随之增大,如果一个库中的表数据超过了一定的数量,比如说mysql中的表数据达到千万级别,就需要考虑进行分库分表;
系统设计得再好,如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求,以及常见的优化方式和问题有哪些。
MySQL支持多种数据存储引擎,其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
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。
随着业务的增长,一般的公司都会经历一个从单库单表到分库分表的过程 , 需要考虑以下要素判断是否开始分库分表
目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析)。对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会话保存,面向文档的数据库(mongoDB、couchDB)应用在日志记录,面向列的数据库(Cassandra、HBase)在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上,而这些NoSQL数据库一般部署简单,支持扩展,而且速度极高。 但是,NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充,不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
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。
2016年第一次接触分布式微服务项目后,我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术,那么问题来了,面试官说接下来我们就聊聊分库分表,我信心满满,垂直切分,水平切分,事务问题,都准备好了。
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
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。
第十八章 短链服务-业务需求和短链码解决方案讲解 第1集 短链服务介绍和应用场景讲解 简介: 短链服务介绍和应用场景讲解 什么是短链服务 📷 业务背景:为啥需要短链 公司电商产品推广、
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离,也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力,但是存储的压力没有解决。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下,索引树层级增加,磁盘I/O也很可能出现压力,会导致很多问题。
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:
非功能质量需求分为4个部分:应用服务器,数据库,缓存,消息队列 本文摘自《分布式服务架构》 用于备忘,便于查找 ---- 1. 应用服务器 部署结构 序号 部署结构 1 负载均衡策略 2 高可用策略 3 I/O模型 4 线程池模型 5 线程池中的线程数量 6 是否多业务混合部署 容量和性能 序号 容量和性能 1 各接口的请求量 2 各接口的访问峰值 3 平均的请求响应时间 4 最大的请求响应时间 5 在线的用户量 6 请求的大小 7 网卡的I/O流量 8 磁盘的I/O负载 9 内存的使用情况 10 CPU
近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展,使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统,解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的支持。例如系统访问层的负载均衡,缓存层的多实例主从复制备份,数据层的分库分表等。我们以负载均衡为例,常见的负载均衡方法有很多,但是它们的优缺点也都很明显:
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件。
一说海量数据有人就说了直接用大数据,那只能说不太了解这块,为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
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,但单台数据库的性能总是有瓶颈的,当请求量过大的时候,若连接数不够,则会处于阻塞状态
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第二篇文章,距离上一篇文章已经过去好久了,惭愧惭愧~
一、网络问题 1、临时性 检查:ping, mtr,dig,dig+trace 等命令,检查网络状况,DNS等 解决:联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查:客户端和机房所在网络情况 解决:双线机房或分布式部署,动态DNS,需要考虑成本 3、资源加载慢 检查:chrome控制台 解决:CDN,合并请求,压缩页面代码,多域名请求(http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制,IE是10,火狐 chrome是6)等 二、前端
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。
随着业务发展,数据量的越来越大,业务系统越来越复杂,拆分的概念逻辑就应运而生。数据层面的拆分,主要解决部分表数据过大,导致处理时间过长,长期占用链接,甚至出现大量磁盘IO问题,严重影响性能;业务层面拆分,主要解决复杂的业务逻辑,业务间耦合度过高,容易引起雪崩效应,业务库拆分,微服务化分布式,也是当前架构的主流方向。
当当架构部总监分享分布式微服务数据库访问框架Sharding-JDBC的设计与实现。 互联网领域数据库面临的问题 我们在互联网领域数据库面临的问题主要有高可用、存储稳定性要求高、并发访问频繁和数据海量
在我们实际开发中,随着业务的不断增加,数据量也在不断的攀升,这样就离不开一个问题:数据查询效率优化 根据自己的以往实际项目工作经验和学习所知,现在对SQL查询优化做一个简单的梳理总结,总结的不好之处,望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析:索引、语句本身、分区存储、分库分表
首先,对于这个题目要满足: 1、唯一性 2、递增性(有利于数据库索引性能) 3、高可用(要利于分库分表) 4、无规律(安全)
在考虑分库分表之前,我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看,分库分表是解决两类问题:一是资源承载问题,二是开发架构问题。
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。
大家好,我是田哥。最近给大家整理了一份分布式面试题,一共有121道,后面会不断增加,争取做到全网最全的分布式面试题。大部分题目都是来自小伙伴们在面试中被问到后,反馈到我这里的。也由此可知,下一个被问到的估计就是你。
1.0版,普通企业应用基本都是单实例或单库的模式,采用单机实现数据库的访问。再向上,2.0版,随着业务的规模扩展,企业会采用双机数据库,如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后,3.0版,单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈,因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
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。
在之前的课程中,我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度,带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。课程中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识,但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。所以,为了将我们提及的知识落地,在实战篇中,我会以微博为背景,用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击,期望给你一个更加具体的感性认识,为你在实现类似系统的时候提供一些思路。
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