经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? 可是好景不长,业务发展是在太快了.数据库中的数据量猛增,由于所有表都在一个数据库中,导致服务器本地存储快满了. 从上图我们可以看的出来,由于表的数量较多,每个表的数据量也较大,但是还没到水平拆分的地步.目前遇到的问题是服务器的存储不够了,短期内还不用水平拆分,那么方案呼之欲出了:垂直拆分. 解释下什么是垂直拆分? 我们都知道,一个数据库它是由N张表构成,每个表存储的…

原文:数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat 1,关于Mycat Mycat情报 基于阿里的开源cobar ,可以用于生产系统中,目前在做如下的一些改进: 非阻塞IO的实现,相对于目前的cobar,并发性能大大提升,而且不会陷入假死状态 优化线程池的分配,目前cobar的线程池分配效率不高 修复cobar一些BUG 参考impala中的impala front部分的Java代码,实现高效的Map-Reduce,能够处理上亿的大数据量 实现自动分片特性,目前cobar需要手工分片…

参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/wl8h6LIQUHztVuVbjfsU3Q  作者:尹吉欢 当一个项目量增大,数据表数量增多时,就需要对数据表进行垂直拆分,比如:把会员相关的表放到一个库里,订单相关的表放一个库,商品库存的表放一个库里.垂直拆分后,项目中就需要读取多个数据源,根据表不同动态切换数据源进行操作: 垂直拆分的优点:拆分之后业务规划清晰,数据维护简单,分担了数据集中存储的压力. 垂直拆分的缺点:缺点也很明显,多表join查询无法实现,只能通过…

周五晚上告警群突然收到了一条告警消息,点开一看,应用 fullGC 了. 于是赶紧联系运维下载堆内存快照,进行分析. 内存分析 使用 MemoryAnalyzer 打开堆文件 mat 下载地址:https://archive.eclipse.org/mat/1.8/rcp/MemoryAnalyzer-1.8.0.20180604-win32.win32.x86_64.zip 下载下来后需要调大一下 MemoryAnalyzer.ini 配置文件里的-Xmx2048m 打开堆文件后如图: 发现有…

  垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行…

垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行…

前言:说到优化mysql,总会有这么个回答:水平拆分,垂直拆分,那么我们就来说说什么是水平拆分,垂直拆分. 一.垂直拆分 说明:一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面. 解释:专库专用 优点: 1.拆分后业务清晰,拆分规则明确. 2.系统之间整合或扩展容易. 3.数据维护简单. 缺点: 1.部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度. 2.受每种业务不同的限制存在单…

目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求.这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量,从而提高查询速度,一般分表的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况. 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 这里写图片描述  通常情况…

一.系统架构演变 1.1. 集中式架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本.此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键. 存在的问题: 代码耦合,开发维护困难无法针对不同模块进行针对性优化无法水平扩展单点容错率低,并发能力差1.2.垂直拆分 当访问量逐渐增大,单一应用无法满足需求,此时为了应对更高的并发和业务需求,我们根据业务功能对系统进行拆分: 优点: 系统拆分实现了流量分担,解决了并发问题可以针对不同模块进行优化方便水平…

数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式.一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)拆分. 垂直拆分的优点:拆分后业务清晰,拆分规则明确系统之间进行整合或扩展很容易按照成本.应用的等级.应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理方便实现动静分离,冷热分离的数据库表的设…