垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响． 关联打断地越多,则受影响的join操作越多,应用程序为此做出的妥协就越大,但单表的路由会越简单,与业务的关联性会越小,就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是:打断所有连接,每张表都配有路由规则,可以使用统一机制或框架自动处理．比如amoeba这样的框架,它的路由能且仅能通过SQL的特征(比如某个表的id)进行路由． 反之,若关联打断地越少,则join操作的受…

转载原文地址 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响． 关联打断地越多,则受影响的join操作越多,应用程序为此做出的妥协就越大,但单表的路由会越简单,与业务的关联性会越小,就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是:打断所有连接,每张表都配有路由规则,可以使用统一机制或框架自动处理．比如amo…

1. 简介 本来想写一篇可伸缩性架构方面的文章,发现东西太多了,久久未能下笔,这里首先把大家最关注的数据切分(Partition/Sharding)方面的内容先写完,给大家参考. 我们知道,为了应对不断增长的数据,我们对数据进行切分,存储在不同的数据库里,本文提到的数据库在非特定指明的情况下,均指一个逻辑数据库(是一组数据库,比如Master-Slave),而非单一各个物理数据库. 其主要有两种方式: 垂直切分(Vertical Partition/Sharding):就是把不同格式的数据,存储…

原文http://blog.163.com/bigoceanwu@126/blog/static/172718064201683031639683/ 读写分离:利用最基础的mysql主从复制,事务性的查询无法分离出去(因为会导致数据不一致),这样就无法做到真正的读写分离,因为有些场景可能大部分都是事物性的读.解决方法: galera for mysql 强一致性.   http://www.blogjava.net/amigoxie/archive/2014/12/24/421788.html…

在我们的工作中可能会遇到数据库的io瓶颈. 这个时候我们应该怎么办呢? 解决办法有很多,我们可以想到的为:数据库集群,主从复制,读写分离,数据库负载均衡,数据库的分库,分表.接下来我们写一下,数据库的垂直分库. 其实我们实现垂直分库目的是为了,能够分摊主数据库的io压力,一般设置分出去的数据库为读,主服务器为写.主服务器和分服务器要实现主从复制的功能,这样就能实现读写分离,均衡数据库io,从而达到解决数据库瓶颈的目的. 怎么实现垂直分库呢?(之前我们得实现主从复制,我之前的文章中有提到,这里不做…

https://github.com/makersoft/mybatis-shards MyBatis-Shards 专业的MyBatis数据库切分框架 MyBatis Shards简介 MyBatis Shards在实现方式上完全借鉴于Hibernate Shards,目前可以认为是Hibernate Shards的一个迁移版本. MyBatis Shards概述 MyBatis Shards采用无侵入性的方式,无需更改现有程序代码,只要根据现有业务编写合理的分区策略即可. 在多数据源事物管理…

如果第二次看到我的文章,欢迎右侧扫码订阅我哟~ …

关于数据库Sharding的策略,有人整理出相关的方案,看完收获很大. 数据库分库分表(sharding)系列(五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 数据库分库分表(sharding)系列(四) 多数据源的事务处理 数据库分库分表(sharding)系列(三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 关于垂…

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht…

DB 分库分表的基本思想和切分策略 一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需…

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog…

Note: For the coding companion problem, please see: Encode and Decode TinyURL. How would you design a URL shortening service that is similar to TinyURL? Background:TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com…

一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合…

本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多…

本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多…

一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合…

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系…

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进…

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系…

本文由云+社区发表 作者:腾讯云数据库 Introduction 导言 任何看到显著增长的应用程序或网站,最终都需要进行扩展,以适应流量的增加.以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展,对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要.人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度,也很难预测这种流行程度会持续多久,这就是为什么有些机构选择"可动态扩展的"数据库架构的原因. 在这篇概念性文章中,我们将讨论一种"可动态扩展的"数据库架构:分片数据库.近年来,分片(Sharding…

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch…

转载:用sharding技术来扩展你的数据库(一)sharding 介绍 转载:MySQL架构方案 - Scale Out & Scale Up. 转载: 数据表分区策略及实现(一) 转载:Mysql分表和分区的区别.分库分表介绍与区别 转载:分库分表带来的完整性和一致性问题 转载:开源数据库 Sharding 技术 (Share Nothing) 转载:https://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/78324678 一.Sharding Sh…

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对 数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解…

第一部分:实施策略 数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1. 垂直切分垂直切分的依据原则是:将业务紧密,表间关联密切的表划分在一起,例如同一模块的表.结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图,仿照活动图中的泳道概念,一个泳道代表一个shard,把所有表格划分到不同的泳道中. 2. 水平切分垂直切分后,需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析,以确定是否需要进行水平切分.2.1若划分到一起的表格数据增长缓慢,在产品上线后可遇见的足够长的时期内均可以由单一数据库承载,则不需要进行水…

mysql数据库切分 前言 通 过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时 候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 何谓数据切分 可 能很多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,只不过在有些文章中称之为数据的Sharding.其实不管是称之为数据的 Sharding还是数据的切分,其概念…

sharding是将一个大数据库按照一定规则拆分成多个小数据库的一门技术. 当我们的应用数据量越来越多,访问量越来越大的时候,我们会作何选择?继续提升数据库服务器的性能还是采用一项技术让数据库平滑扩展?虽然伴随着服务器的更新换代,性能越来越好,更换更加豪华的服务器能暂时解决这个问题,但是无论是从花费和可控都无法让人满意.这时数据库sharding是一个更加可行的方案. 常用的sharding方案有以下几种, 1.按功能划分(垂直切分) 将不同功能相关的表放到不同的数据库中,譬如将用户管理相关表放…

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主…

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和…

本文通过大量图片来分析和描述分库.分表以及数据库分区是怎样进行的. 1.sharding前的初始数据分布 在本文中,我打算用高考考生相关信息作为实验数据.请无视表的字段是否符合现实,也请无视表的设计是否符合范式. 3张表: 考生表,存放全国所有高考考生信息,假设34个省.(直辖)市.(自治区.特别行政)区共3000W考生 学科表,分文理科,共9门课程(语文.数学.英语.历史.地理.政治.物理.化学.生物) 成绩表,存过全国所有考生所有学科成绩,每个学生6门成绩,共1.8亿条成绩数据 三张表放在名…

一.前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其他技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍的数据切分技术. 二.何谓数据切分 有些文章中称之为数据的 Sharding.其实不管是称之为数据的 Sharding 还是数据的切分,其概念都是一样的.简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个…