做分库分表的时候 一直想知道分库分表容量的最优规则有什么好的建议,以下是参考阿里云 DRDS 分库分表的规则,还是有一定的参考意义 .…

原文:https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 同类参考:[转]数据库的分库分表基本思想 数据库分库分表思路   一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(S…

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…

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…

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键…

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键…

php面试专题---mysql数据库分库分表 一.总结 一句话总结: 通过数据切分技术将一个大的MySQLServer切分成多个小的MySQLServer,既攻克了写入性能瓶颈问题,同一时候也再一次提升了整个数据库集群的扩展性.不论是通过垂直切分,还是水平切分.都能够让系统遇到瓶颈的可能性更小.尤其是当我们使用垂直和水平相结合的切分方法之后,理论上将不会再遇到扩展瓶颈了. 1.分库分表解决系统负载的流程是什么? 1.先垂直分表,代价小 2.再水平分表 每一个应用系统的负载都是一步一步增长上来的,…

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…

一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP…

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma…

本文转载自:阿里P8架构师谈:数据库分库分表.读写分离的原理实现,使用场景 为什么要分库分表和读写分离? 类似淘宝网这样的网站,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,日益增长的业务数据,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求.随着时间和业务的发展,数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大:另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU.磁盘.内存.网络IO.事务数.连接数)总是有限的,最终数据库所能承载…

分库分表 一般来说,数据库分库分表,有以下做法: 按哈希分片:根据一条数据的标识计算哈希值,将其分配到特定的数据库引擎中: 按范围分片:根据一条数据的标识(一般是值),将其分配到特定的数据库引擎中: 按列表分片:根据某些字段的标识,如果符合条件则分配到特定的数据库引擎中. 分库分表的做法有很多种,例如编写代码库,在程序中支持多数据库,程序需要知道每个数据库的地址,并要编写代码进行支持:使用中间件将多个数据库引擎连接起来,程序只需要知道中间件地址. 但是分库分表后,因为任意两个表可能在不同的数据库…

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数…

java 取模运算%  实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表 取模运算 求模运算与求余运算不同.“模”是“Mod”的音译,模运算多应用于程序编写中. Mod的含义为求余.模运算在数论和程序设计中都有着广泛的应用,从奇偶数的判别到素数的判别,从模幂运算到最大公约数的求法,从孙子问题到凯撒密码问题,无不充斥着模运算的身影.虽然很多数论教材上对模运算都有一定的介绍,但多数都是以纯理论为主,对于模运算在程序设计中的应用涉及不多. 取余运算区别 对于整型数a,b来说,取模运算或者求余运算的方法都是:…

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目.    Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零.    Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无proxy代理层,无需…

摘要:本文通过实际案例,说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表,实现数据的分布式查询和操作. 本文分享自华为云社区<数据库分库分表Java实战经验总结 丨[绽放吧!数据库]>,作者: jackwangcumt. 我们知道,当前的应用都离不开数据库,随着数据库中的数据越来越多,单表突破性能上限记录时,如MySQL单表上线估计在近千万条内,当记录数继续增长时,从性能考虑,则需要进行拆分处理.而拆分分为横向拆分和纵向拆分.一般来说,采用横向拆分较多,这样的表结构是一致的,只是不同的数据存储在不…

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…

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc…

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据…

192.168.199.75 MySQL . MyCAT master 192.168.199.74 MySQL slave 192.168.199.76 MySQL standby master 如果说上面这张表不足以说明实验模型,那接下来再给一张图好了,如下所示:   实验模型 我想这样看来的话,各个节点布了哪些组件,节点间的角色关系应该一目了然了吧 实验环境规划好了以后,接下来进行具体的部署与实验过程,首先当然是 MyCAT代理的部署 MyCAT 部署 关于该部分,网上教程实在太多了,但最…

官网:http://mycat.io/,里面有电子书籍可以下载:http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf 旧版本下载地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat-download,最新软件下载地址:http://dl.mycat.io/ github地址:https://github.com/MyCATApache/Mycat-Server github上Readme.md有些入门文档 myc…

需求缘起(用一个公司的发展作为背景) 1.还是个小公司的时候,注册用户就20w,每天活跃用户1w,每天最大单表数据量就1000,然后高峰期每秒并发请求最多就10,此时一个16核32G的服务器,每秒请求支撑在2000左右,负载合理,没有太大压力,基本没有宕机风险. 2.当注册用户达到2000W,每天活跃用户数100W,每天单表新增数据量达到50W条,高峰期请求量达到1W.经过一段时间的运行,单标数据量会越来越多,带来的问题   2.1 数据库服务器的IO,网络宽带,CPU负载,内存消耗都会达到非常…

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. 存储的压力说白了就是随着系统的演化,需求的增加,可能表的数量会逐渐增多,比如一段时间上个新功能就得加个表.并且随着用户量的增多类似用户表的行数肯定会增多,订单表的数据肯定会随着时间而增多,当这种数据量达到千万甚至上亿的时候,读写分离就已经满足不了,读写性能下降严重. 也就是一台服务器的资源例如CPU.内存.IO.磁盘等是有限的,所以这时候分库分表就上啦! 分库 分库讲白了…

一 Django的数据库配置 (一)修改settings.py文件关于数据库的配置: Django默认使用sqlite:   DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # sqlite引擎 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } }   再添加一个数据库:   DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.…

在互联网公司或者一些并发量比较大的项目,虽然有各种项目架构设计.NoSQL.MQ.ES等解决比较高的并发访问,但是对于数据库来说,压力 还是太大,这时候即使数据库架构.表结构.索引等都设计的很好了,但是还是扛不住的,主从复制通过读写分离缓解读负载.但是像淘宝这种项目, 单一数据库肯定是不行的,为了解决这个问题,就可以使用分库分表 PS:这是一篇学习博客,本人没实操过,适合作为入门了解或者面试,如果深入了解,请自行百度大佬的文章 分库分表的方式: 1.把一个实例的多个数据库拆分到不同的实例,这个实…

sharding Vertical Sharding 把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard) 实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主要包括:切分策略.节点路由.全局主键生成.跨节点排序/分组/表关联.多数据源事务处理和数据库扩容等 因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,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.…

主键生成策略 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID…

前言 作为一个数据库,作为数据库中的一张表,随着用户的增多随着时间的推移,总有一天,数据量会大到一个难以处理的地步.这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万,无论是查询还是修改,对于它的操作都会很耗时,这时就需要进行数据库切分的操作了. MyBatis实现分表最简单步骤 既然文章的标题都这么写了,不如直接上干货来的比较实际,我们就先来看看如何实现最简单的分表. 1.我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可能) 2.用户表原来的名字叫做user_tab,我们切分为user_tab_0和user_t…