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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…

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,…

分库分表 数据切分 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数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果.数据的切分同时还能够提高系统的总体可用性,由于单台设备Crash之后,仅仅有总体数据的某一部分不可用,而不是全部的数据. 切分模式 数据的切分(Sharding)依据其切分规则的类型.能够分为两种切分模式. 依照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这样的切能够称之为数据的垂直(纵向)切分.另外一种则是依据表中的数据的逻辑关系,将同一个表…

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(…

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平…

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/…

单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等…

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…

1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大概是这样子: 代码如下: <?php for($i=0;$i< 100; $i++ ){ //echo "CREATE TABLE d…