表分割有两种方式: 1.水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用. •表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. •表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. •需要把数据存放到多个介质上. 水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作.在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

1. Mycat相关文章   Linux安装Mycat1.6.7.4并实现Mysql数据库读写分离简单配置   Linux安装Mysql8.0.20并配置主从复制(一主一从,双主双从)   Docker部署Mysql8.0.20并配置主从复制 2. 其他分库分表方案   Sharding-JDBC分库分表简单示例 3. 垂直拆分--分库   一个庞大的业务系统对应一个数据库,数据库中存在大量的表,必然影响系统体验度.因此,需要按照业务将表进行拆分成多个业务库,每个业务库只存储相关的业务表,即可减

分表技术(表的结构不能变) 分表技术有(水平分割和垂直分割) 当一张越来越大时候,即使添加索引还慢的话,我们可以使用分表 以qq用户表来具体的说明一下分表的操作. 思路如图 : 首先我创建三张表 user0 / user1 /user2 , 然后我再创建 uuid表,该表的作用就是提供自增的id, 插入的时候插入到不同的表中去. 走代码: create table user0( id int unsigned primary key , name varchar(32) not null de

mysql语句的优化有局限性,mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的,那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况,那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解) 水平分表: 如上图所示:另外三张表表结构是一样的 只不过把数据进行分别存放在这三张表中,如果要insert 或者query 那么都需要对id进行取余 然后table名进行拼接,那么就是一张完整的table_name 但是如果我需要对name进行分表呢 或者对email呢? 那么就需要用MD5进行加密 因为

利用Mybatis拦截器对数据库水平分表 需求描述 当数据量比较多时,放在一个表中的时候会影响查询效率:或者数据的时效性只是当月有效的时候:这时我们就会涉及到数据库的分表操作了.当然,你也可以使用比较完善的第三方组件:sharding-jdbc来实现:但是你使用后会发现,貌似对oracle的兼容性不是很好.所以最后我还是决定使用Mybatis拦截器对数据库进行水平分表. 为什么要选用Mybatis拦截器 拦截器:我们可以拦截某些方法的调用,我们可以选择在这些被拦截的方法执行前后加上某些逻辑,也可

相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中.水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据. 例如,分库中的举例,orders表水平分到order_win和order_linux两个库中. 配置mycat的schema.xml 确认两个库中都有orders表,没有就新建下. 配置rule, vim /usr/local/mycat/conf/rule.xml 重启mycat,在myc

和垂直分库不同,水平分表,是将那些io频繁,且数据量大的表进行水平切分. 基本的配置和垂直分库一样,我们需要改的就是我们的 schema.xml和rule.xml文件配置(server.xml不用做任何修改) 除此之外,我们还需要在两个分片数据库服务器上建立分片用的数据库10.0.4.181上建立(orderdb01,orderdb02),10.0.4.183上建立(orderdb03,orderdb04) 现在我们对配置文件进行配置. 其中schema.xml这样配置. <?xml versi

这里做的是我的一个笔记. 水平分表比较简单, 理解就是: 合并的表使用的必须是MyISAM引擎 表的结构必须一致,包括索引.字段类型.引擎和字符集 数据表 user1 CREATE TABLE `user1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DE

在MySQL中数据的优化尤其是大数据量的优化是一门很大的学问,当然其它数据库也是如此,即使你不是DBA,做为一名程序员掌握一些基本的优化信息,也可以让你在自己的程序开发中受益匪浅.当然数据库的优化有很多的方方面面,本篇主要讲,Mysql的水平分表技术,也可以说是其技术的其中之一. 在使用水平分表时,首先问下自己几个问题. 第一.为什么要水平分表? 第二.什么时候需要水平分表? 第三.怎样实现水平分表? 一.为什么要水平分表? 简而言之,当单表数据量过大时,无法对其进行有效的维护,以及查询速度严重

TDSQL MySQL版(TDSQL for MySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分.Shared Nothing 架构的分布式数据库.TDSQL MySQL版 即业务获取的是完整的逻辑库表,而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点. 水平分表 概述 水平拆分方案是 TDSQL MySQL版 的基础原理,它的每个节点都参与计算和数据存储,且每个节点都仅计算和存储一部分数据.因此,无论业务的规模如何增长,我们仅需要在分布式集群中不断的添加设备,用新设备去应对增长的计算和存储需要即可.

根据经验,Mysql表数据一般达到百万级别,查询效率会很低,容易造成表锁,甚至堆积很多连接,直接挂掉:水平分表能够很大程度较少这些压力. 1.按时间分表 这种分表方式有一定的局限性,当数据有较强的实效性,如微博发送记录.微信消息记录等,这种数据很少有用户会查询几个月前的数据,如就可以按月分表.2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上,如按照user_id水平分表:table_1  user_id从1~100wtable_2  user_id从101~200wtable_3  user_i

1.搭建环 (1) 技术: SpringBoot2.2.1+ MyBatisPlus + Sharding-JDBC + Druid 连接池(2)创建 SpringBoot 工程

坚信数据库的物理设计在对高级数据库的性能影响上远比其他因素重要.给大家说一下经过专家对Oracle的研究,他们解释了为什么拙劣的物理设计是数据库停机(无论是有计划的还是没计划的)背后的主要原因.但在这点上俺还是坚持DBA如果想要高性能的数据库就必须在数据库的物理设计上多思考的观点,这样才能减少响应时间使终端用户满意而不是引来骂声一片. 今天的文章是MySQL5.1的发布带来了设计超强动力数据库的强有力的武器,任何MySQL的DBA都应该尽快学习并使用它.俺觉得如果能很好滴使用这个5.1版带来的新

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和

1.需求分析

一:环境准备: 应用 主机 mysql-master 192.168.205.184 mysql-slave 192.168.205.185 mycat-01,keeplived,jdk 192.168.205.182 mycat-02,keeplived,jdk 192.168.205.183 mysql主从环境(略) 二: 主机(192.168.205.183,192.168.205.182)上安装jdk,mycat,keeplived 以192.168.205.183主机为例,另外一台主机

业务表增长速度较快,单表数据较大,对表的读写有影响. 思路:化整为零,把单表拆解为多表,按指定的算法规则选择表. 好处:能大幅降低单表的数据,读写更快,同时分散了表数据, SQL语句也分散到不同的表中,可以大幅降低 “锁表” 的情况 以Laravel项目为例,分表读取代码如下: public function changeTable($companyId) { // 分表算法,根据companyId选择分表,请勿修改算法,以免混淆分表数据 $posfix = intval($companyId)

我们都知道在数据库数据量较多的时候,可数据进行水平扩展,如分库,分区,分表(也叫分区)等.对于分表的一个方案,就是使用分区视图实现. 分区视图允许将大型表中的数据拆分成较小的成员表.根据其中一列中的数据值范围,在各个成员表之间对数据进行分区.每个成员表的数据范围都在为分区依据列指定的 CHECK 约束中定义.然后定义一个视图,以使用 UNION ALL 将选定的所有成员表组合成单个结果集.引用该视图的 SELECT 语句为分区依据列指定搜索条件后,查询优化器将使用 CHECK 约束定义确定哪个成

放在自己博客里搬过来一份~ 前司使用的是自己魔改的TDDL,在家时间比较多就尝试学一些业内比较常用的中间件. 这里记录一下学习中遇到的一些问题. 环境 设置的比较简单(太懒了就测试了几个表), 两个分库, 各有几张分表. sharding-test_0 order_0 (order_id) order_1 order_item_0 (order_id) order_item_1 user_0 (user_id) user_1 address (用来做broadcast表) CREATE TABL