分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的“大数据库集群” 支持事务.ACID.…

MySQL之分库分表(MyCAT实现)   分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用…

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,…

1. 概述 老话说的好:选择比努力更重要,如果选错了道路,就很难成功. 言归正传,之前我们聊了使用 MyCat 实现Mysql的分库分表和读写分离,MyCat是服务端的代理,使用MyCat的好处显而易见,整个分库分表和读写分离过程对Java程序来说是完全透明的,Java程序像连接Mysql一样,去连接MyCat即可. 但MyCat的运维成本较高,需要有专门的运维人员去维护,所以今天我们来聊聊另一个实现Mysql分库分表.读写分离的方案 -- ShardingSphere-JDBC. Shardi…

转自:http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-2086198/ MySQL订单分库分表多维度查询  MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询. 以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.需要查询全部64台服务器.在分页的情况下,更加恶化.比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条…

1 什么是分库分表 这里讨论的情况是一台机器上对应一个数据库. 分库的对象是表,分表的对象是行.分库是说把属于同一个模块的相关性很高的表放在同一个数据库中.分表是说把同一个表的的行分成多个子表,把各个子表放在各自的数据库中. 2 分库分表的例子 2.1 垂直划分 现在订单数据库里面有订单表和订单售后表,前者是事实性的,后者不需要实时性,因此将它们放在两个数据库中,一个数据库中放订单表,另外一个数据库中放订单售后表. 2.2 水平划分 例如用户订单数据库,每个用户有一个唯一的user id. 假如…

Mysql分库分表方案 为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java程序来讲,不…

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…

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.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起…