垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响． 关联打断地越多,则受影响的join操作越多,应用程序为此做出的妥协就越大,但单表的路由会越简单,与业务的关联性会越小,就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是:打断所有连接,每张表都配有路由规则,可以使用统一机制或框架自动处理．比如amoeba这样的框架,它的路由能且仅能通过SQL的特征(比如某个表的id)进行路由． 反之,若关联打断地越少,则join操作的受…

转载原文地址 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响． 关联打断地越多,则受影响的join操作越多,应用程序为此做出的妥协就越大,但单表的路由会越简单,与业务的关联性会越小,就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是:打断所有连接,每张表都配有路由规则,可以使用统一机制或框架自动处理．比如amo…

1. 简介 本来想写一篇可伸缩性架构方面的文章,发现东西太多了,久久未能下笔,这里首先把大家最关注的数据切分(Partition/Sharding)方面的内容先写完,给大家参考. 我们知道,为了应对不断增长的数据,我们对数据进行切分,存储在不同的数据库里,本文提到的数据库在非特定指明的情况下,均指一个逻辑数据库(是一组数据库,比如Master-Slave),而非单一各个物理数据库. 其主要有两种方式: 垂直切分(Vertical Partition/Sharding):就是把不同格式的数据,存储…

原文http://blog.163.com/bigoceanwu@126/blog/static/172718064201683031639683/ 读写分离:利用最基础的mysql主从复制,事务性的查询无法分离出去(因为会导致数据不一致),这样就无法做到真正的读写分离,因为有些场景可能大部分都是事物性的读.解决方法: galera for mysql 强一致性.   http://www.blogjava.net/amigoxie/archive/2014/12/24/421788.html…

在我们的工作中可能会遇到数据库的io瓶颈. 这个时候我们应该怎么办呢? 解决办法有很多,我们可以想到的为:数据库集群,主从复制,读写分离,数据库负载均衡,数据库的分库,分表.接下来我们写一下,数据库的垂直分库. 其实我们实现垂直分库目的是为了,能够分摊主数据库的io压力,一般设置分出去的数据库为读,主服务器为写.主服务器和分服务器要实现主从复制的功能,这样就能实现读写分离,均衡数据库io,从而达到解决数据库瓶颈的目的. 怎么实现垂直分库呢?(之前我们得实现主从复制,我之前的文章中有提到,这里不做…

https://github.com/makersoft/mybatis-shards MyBatis-Shards 专业的MyBatis数据库切分框架 MyBatis Shards简介 MyBatis Shards在实现方式上完全借鉴于Hibernate Shards,目前可以认为是Hibernate Shards的一个迁移版本. MyBatis Shards概述 MyBatis Shards采用无侵入性的方式,无需更改现有程序代码,只要根据现有业务编写合理的分区策略即可. 在多数据源事物管理…

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关于数据库Sharding的策略,有人整理出相关的方案,看完收获很大. 数据库分库分表(sharding)系列(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 数据库分库分表(sharding)系列(四) 多数据源的事务处理 数据库分库分表(sharding)系列(三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 关于垂…

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht…

DB 分库分表的基本思想和切分策略 一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(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.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需…