携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

一.分片策略 Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy):数据被分配的目标数据源 表分片策略(TableShardingStrategy):数据被分配的目标表 两种分片策略API完全相同,但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的(即:先分库然后才有分表) 二.分片算法 Sharding分片策略继承自ShardingStrategy,提供了5种分片策略: 由于分片算法和业务实现紧密相关,因此Sharding-JDBC并

1.背景 在完成一个分表项目后,发现分表的数据迁移后,新库所需的存储容量远大于原本两张表的大小.在做了一番查询了解后,完成了优化. 回过头来,需要进一步了解下为什么会出现这样的情况. 与标题的问题的类似问题还有,为什么表数据内容删除了而表大小没有变化.其本质都是一样的. 要回答这些问题,我们需要从mysql的索引模型谈起. 2.InnoDB 的索引模型 由于 InnoDB 存储引擎在 MySQL 数据库中使用最为广泛,所以接下来就以 InnoDB 为例,分析其中的索引模型. 在 InnoDB 中

为什么使用分库分表? 如下内容,引用自 Sharding Sphere 的文档,写的很大气. <ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片> 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 1)性能 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降. 同时,高并发访问请求也使得集

曾几何时,"并发高就分库,数据大就分表"已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经. 面试官喜欢问,博主喜欢写,候选人也喜欢背,似乎已经形成了一个闭环. 但你有没有思考过,分库分表真的适合你的系统吗? 分表 在业务刚刚发展起来的时候,流量全部打到了一个 MySQL 上,用户信息全落到了 user 表. 后来,user 表的数据量越来越大了. 于是,你做了一次垂直拆分,将原来的 user 表拆分成了新的 user 表和 user_details 表. 这样一拆之后,用户的信息分散到两个

❝ 借助MyCat来实现MySQL的分库分表落地,没有实现过的,或者没了解过的可以看看 ❞ 前言 在之前写过一篇关于mysql分库分表的文章,那篇文章只是给大家提供了一个思路,但是回复下面有很多说是细节问题没有提到.所以咔咔就在出了这篇文章. 本文只是针对其中的一个细节而已,比如如何落地MySQL的分库分表,本文使用数据库中间件MyCat来实现. 其中还有最多的回复是分库分表后的分页查询如何操作,这个问题也会在后文继续写到. 关于MySQL分库分表这个真正落地使用中间还有很多的问题,咔咔尽量把解

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

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

数据存储演进思路一: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. 数据存储演进思路二: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

原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生