author:skatetime:2013/05/14 Mysql分表准则 在大量使用mysql时,数据量大.高访问时,为了提高性能需要分表处理,简介下mysql分表的标准,后续会继续补充 环境:业务类型:OLTP硬件:cpu:8cpu 2.4GHZmem:48G磁盘:raid5 6×sas 什么样的表需要拆分:根据表的体积.表的行数.访问特点来衡量表是否需要拆分 一.拆分标准是:  1.表的体积大于2G或行数大于1000w,以单表主键等简单形式访问数据,这个时候需要分表  2.表的体积大于2G

背景 随着项目的成长,单页spa逐渐包含了许多业务线 商城系统 售后系统 会员系统 ... 当项目页面超过一定数量(150+)之后,会产生一系列的问题 可扩展性 项目编译的时间(启动server,修改代码)越来越长,而每次调试关注的可能只是其中1.2个页面 需求冲突 所有的需求都定位到当前git,需求过多导致测试环境经常排队 基于以上问题有了对git进行拆分的技术需求.具体如下 目标 依然是spa 由于改善的是开发环境,当然不希望拆分项目影响用户体验.如果完全将业务线拆分成2个独立页面,那么用户

在开发过程中,数据导出excel的功能很常见,数据少,到没问题,一旦超过65535条数据就会报错,因此可以考虑导出多个sheet来解决,代码如下: private static void exportExcel() throws Exception { //总记录数 int totalNum = 200000; //每个sheet设置60000 int avgNum = 60000; //建立新的sheet对象(excel的表单) //计算需要生成多少个sheet int sheetCount

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

一.业务场景分析 只有大表才需要分表,而且这个大表还会有经常需要读的需要,即使经过sql服务器优化和sql调优,查询也会非常慢.例如共享汽车的定位数据表等. 二.实现步骤 1.准备pom依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.30</version> </de

1. 命名    a) 有意义.    b) 数据库.表,都用小写,仅使用下划线和小写字母.    c) 索引以idx_开头.    d) 命名不要过长,尽量少于25个字符.    e) 不要使用保留字.    f) 字段类型.命名的一致性,相同字段在不同表要相同类型.相同长度.相同命名.    g) 备份表,时间后缀.2. 索引    a) 联合索引,字段数量不超过5个.    b) 单表索引个数,不超过5个.    c) 唯一键和主键不要重复.    d) 创建索引时要注意字段顺序.    

http://wanglizhi.github.io/2016/07/27/JavaWeb-And-MiddleWare/ 第一章 分布式系统介绍 分布式系统的定义:组件分布在网络计算机上,组件间仅仅通过消息传递来通信并协调行动. 分布式系统的意义: 升级单机处理能力的性价比越来越低 单机处理能力存在瓶颈 处于稳定性和可用性的考虑 摩尔定律:当价格不变时,每隔18个月,集成电路上可容纳的晶体管数目会增加一倍,性能也将提升一倍. 线程与进程的执行模式 冯诺依曼结构:输入设备.输入设备.运算器.控制

背景说明 公司的整个电商系统搭建在华为云上,根据老总的估计,上线3个月之后日订单量会达到百万级别,保守估计3个月之后总订单个数预计会有5千万.MySQL单表达到千万级别,就会出现明显的性能问题.根据如此规模的数据,当时考虑了2套解决方案: 方案一:在业务上根据用户ID做拆分,将数据打散放在5台32U128G的华为云RDS上边 方案二:直接使用华为云的分布式数据库中间件DDM 方案一的好处是,分片算法全部在业务上实现,整个方案都在自己的控制下.后续问题定位,方案修改都会好很多:坏处是,整个方案需要

大家好,我是华为消费者云的吴太银. 我今天分享的主要是华为消费者云服务使用Cassandra的应用场景和最佳实践.我这个可能跟其他嘉宾分享的不太一样,因为前几个嘉宾讲的实际上对Cassandra原生的代码有一定的修改,而我们当前使用的是纯粹的.原生的Cassandra,我们没有做任何的修改.所以这个分享可以给一些想大量使用原生的Cassandra的朋友有比较好的借鉴意义. 我今天会大概从这三个方面来给大家介绍一下:第一个就是我们用Cassandra的一些使用历程,经验和教训,以及我们当前的规模:

1.单表达多少条数据后需要分区呢?   a.个人认为要似情况而定,有些常操作的表,分区反而带来麻烦,可以采用物理分表以及其它方法处理:   b.对于一些日志.历史订单类的查询数据,500w左右即可享受分区带来的优越性: c.可以将分区映射到文件组,每个分区访问一个不同的物理磁盘驱动器,以便提高 I/O 性能 在设计数据库时,经常没有考虑到表分区的问题,往往在数据表承重的负担越来越重时,才会考虑到分区方式,这时,就涉及到如何将普通表转换成分区表的问题了. 那么,如何将一个普通表转换成一个分区表 呢

之前我老大去网上找了一个DAL里面操作数据库的通用类: public class DALHelper { public static List<T> Search<T>() where T : SH_SetBase { using (var db = new ShopContext()) { var dbSet = GetDBSet(db, typeof(T)) as DbSet<T>; if (typeof(T).IsSubclassOf(typeof(SH_SetB

Percona Xtrabackup可以说是一个完美的数据备份工具.特别是当数据库的容量达到了一定数量级的时候且存在单表达到几十G的数据量, 很难容忍一些逻辑备份的漫长时间.如单个数据库约200G,单表最大为120G,mysqldump逻辑备份的时间长达20多小时.除此之外,也不好验证逻辑备份的可用性与数据的一致性.去年就层简单使用过了Xtrabackup,但是一直没有用于生成环境.最近的一个集群需要搭建一主多从,数量约130G,也不能影响主库的正常工作,Xtrabackup作为了首选的备份工具

Given a singly linked list, determine if it is a palindrome. Follow up:Could you do it in O(n) time and O(1) space? 分析:题意为判断单链表是否为回文的. 思路:首先想到的是 遍历一次单链表,将其元素装入vector,然后进行第二次遍历比较来判断回文. /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int

Freeline 技术揭秘 Freeline是什么? Freeline是蚂蚁金服旗下一站式理财平台蚂蚁聚宝团队15年10月在Android平台上的量身定做的一个基于动态替换的编译方案,5月阿里集团内部开源,稳定性方面:完善的基线对齐,进程级别异常隔离机制.性能方面:内部采用了类似Facebook的开源工具buck的多工程多任务并发思想:端口扫描,代码扫描,并发编译,并发dx,并发merge dex等策略,在多核机器上有明显加速效果,另外在class及dex,resources层面作了相应缓存策略

此文已由作者张镐薪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. SQL与NoSQL 目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析).对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库. 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会

一.分布式存储原理: 分布式存储系统,是将数据分散存储在多台独立的设备上.传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为系统性能的瓶颈,也是可靠性和安全性的焦点,不能满足大规模存储应用的需要.分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性.可用性和存取效率,还易于扩展. 1.分布式文件系统的特点: • 节点间能相互通信 • 同一数据存储在多个节点上 • 数据空间平衡 • 具有容错能力 • 文件系统的

一.作业设计策略 1)执行FAFS策略的单部电梯 ​ 由于对多线程不是很了解,于是采用了理论课上介绍的生产者消费者模型作为设计模板(也是很多同学一开始的做法):将请求队列作为共享对象(托盘),名为Input_handler的类处理输入的请求并将请求加入到请求队列(相当于生产者),调度器类则负责从请求队列中取请求并直接执行(相当于消费者). ​ 同步控制方面,由于共享对象queue中的请求队列是可变对象,因此可能有线程不安全的问题,简单的解决方法是将能够修改该可变对象的两个方法add/pop设置同

介绍 BFF(Backend for Frontend)和网关Gateway是微服务架构中的两个重要概念,这两个概念相对比较新,有些开发人员甚至是架构师都不甚理解. 本文用假想的公司案例+图示的方式,解释BFF和网关是什么,它们是怎么演化出来的.希望对架构师设计和落地微服务架构有所启发. 服务化架构V1 我们先把时间推回到大致2011年左右.假设有一家有一定业务体量的电商公司CoolShop,在这个时间点它已经完成单块应用的解构拆分,内部SOA服务化已经初步完成.这个时候它的无线应用还没有起步,

package com.kingdee.eas.custom.mrp.client; import java.awt.Component;import java.awt.event.*;import java.math.BigDecimal;import java.sql.Timestamp;import java.util.ArrayList;import java.util.Date;import java.util.Iterator;import java.util.List;import

在实际应用中,我经常用到遇到根据单号查询,单号又是批量如1000个单号,直接1000个in子查询是不行的,子查询是用上限的.如果表中数据达到上百万以上.即使有单号字段有索引查询也是很慢.这时可以用切分.把1000个单号切分成,每300个去查询.这样会快很多.下面是demo. /** * 准备工作,插入数据,100000条记录. */ @Test public void test11() { for (int i = 0; i < 100000; i++) { UserInfo userInfo