在说分库分表之前,先简单介绍下网站架构,这样有助于理解为何需要分库分表这种技术.因为所有的技术,大多都是因为业务的需要而产生的. 1.网站发展的第一阶段 大致架构如下,因为没有多少用户访问,所以单台服务器都搞定所有的事情,上面跑着数据库.资源站点.以及所有的业务站点. 2.网站发展的第二阶段 这个时候访问量开始增加,发现服务器的资源不够用了,用户体验越来越差,所以,第一想法,升级服务器配置.ok,暂时解决了问题,站点又能提供稳定且高效的服务. 3.网站发展的第三阶段 访问量持续增加,这个时候升级…

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…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据库扩容 1.业务场景 互联网项目中有很多"数据量大,业务复杂度高,需要分库分表"的业务场景. 这样分层的架构 (1)上层是业务层biz,实现业务逻辑封装: (2)中间是服务层service,封装数据访问: (3)下层是数据层db,存储业务数据: 2.扩容场景和问题 当数据量持续新增,面临着这样一些需求,两台数据库无法容纳,需要数据库扩容,这里选择2台-扩容到3台的模式,如下图: 这样扩容的问题 (1)分库分表的策略导致数…

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就…

一.遇到的问题 随着互联网技术和业务规模的发展,单个db的表里数据越来越多,sql的优化已经作用不明显或解决不了问题了,这时系统的瓶颈就是单个db了(或单table数据太大).这时候就涉及到分库分表的问题了,很多开源解决方案来解决这个问题.比如(排名不分先后): 当当网的sharding-jdbc 携程的ctripcorp 阿里的Cobar 第三方mycat(基于Cobar) 本片主要以sharding-jdbc为例研究下分库分表的实施方案. 二.sharding-jdbc简介 Sharding…

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务…

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩…

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…

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩…

转自: http://jm.taobao.org/ 一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候,介于这种分库分表算法的离散性,必需要…

一.前言 感觉很久没写文章了,最近也比较忙,写的相对比较少,抽空分享基于Dapper 的分库分表开源框架core-data的强大功能,更好的提高开发过程中的效率: 在数据库的数据日积月累的积累下,业务数据库中的单表数据想必也越来越大,大到百万.千万.甚至上亿级别的数据,这个时候就很有必要进行数据库读写分离.以及单表分多表进行存储,提高性能,但是呢很多人不知道怎么去分库分表,也没有现成的分库分表的成熟框架,故不知道怎么下手,又怕影响到业务:现在我给大家推荐core-data的分库分表开源框架.框架…

基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表 Sharding-JDBC简介 Sharding配置示意图 1.水平分割 1.1 水平分库 1.2 水平分表 2.Shard-jdbc中间件 2.1 架构图 2.2 特点 3.项目案例 3.1 项目结构 3.2 数据库配置 3.3 核心代码块 3.3.1 数据源配置文件 3.3.2 数据库分库策略 3.3.3 数据表1分表策略 3.3.4 数据表2分表策略 3.3.5 数据源集成配置 3.3.6 测试代码执行流程 Sharding-JDBC简介…

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.项目结构 1.工程结构 2.模块命名 shard-common-entity: 公共代码块 shard-open-inte: 开放接口管理 shard-eureka-7001: 注册中心 shard-two-provider-8001: 8001 基于两台库的服务 shard-three-provider-8002:8002 基于三台库的服务 3.代码依赖结构 4.项目启动顺序 (1)shard-eureka-7001: 注册中心 (…

教程预览 01 | 前言 02 | 简单的分库分表设计 03 | 控制反转搭配简单业务 04 | 强化设计方案 强化 先来记录一下我们现在的样子,一会好做个对比 1.在EasyLogger.DbStorage类库新建 IDbEntity(主键约束).IDbRepository接口(仓储) public interface IDbEntity<TPrimaryKey> { TPrimaryKey Id { get; set; } } public interface IDbRepository&…

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 什么?Java 面试就像造火箭 单纯了! 以前我也一直想 Java 面试就好好面试呗,嘎哈么总考一些工作中也用不到的玩意,会用 Spring.MyBatis.Dubbo.MQ,把业务需求实现了不就行了! 但当工作几年后,需要提升自己(要加钱)的时候,竟然开始觉得自己只是一个调用 API 攒接口的工具人.没有知识宽度,没有技术纵深,也想不出来更没有意识,把日常开发的业务代码中通用的共…

转载 https://www.cnblogs.com/jackion5/p/13658615.html 前言 传统应用项目设计通常都是采用单一数据库作为存储方案,但是随着互联网的迅猛发展以及应用数据量的增长,数据库会随着数据量的增长而渐渐成为整个应用框架的性能瓶颈. 首先是由于关系学数据库大多是采用B+Tree类型的索引,当数据量超过一定的阈值之后,会导致索引的深度增长,而索引的深度又直接影响了磁盘IO操作的次数,直接影响了数据库查询性能的优劣. 其次由于用户数量的提升,高并发的数据库请求也会越…

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…

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆…

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…

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…

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…

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以…

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-jdbc简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,…

Mycat是一个开源的分布式数据库系统,不同于oracle和mysql,Mycat并没有存储引擎,但是Mycat实现了mysql协议,前段用户可以把它当做一个Proxy.其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端mysql存储引擎里面.最新版本的Mycat不仅支持mysql,还可以支持MS SqlServer,Oracle,DB2等关系型数据库,而且还支持MongoDB这种NoSQL.Mycat对调用者屏蔽了后端存储具体实现. Mycat的原理是先拦截用户的SQL语句并做分…

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…

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库…

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…

分库分表场景 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. 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库(表).如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的库或表中.由于与业务关系密切,目…