一 Django的数据库配置 (一)修改settings.py文件关于数据库的配置: Django默认使用sqlite:   DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # sqlite引擎 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } }   再添加一个数据库:   DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.

多个数据库 配置: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, 'db2': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, } 写入到 指定数据库 python manage.

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

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

第一部分:实施策略 数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1. 垂直切分垂直切分的依据原则是:将业务紧密,表间关联密切的表划分在一起,例如同一模块的表.结合已经准备好的数据库ER图或领域模型图,仿照活动图中的泳道概念,一个泳道代表一个shard,把所有表格划分到不同的泳道中. 2. 水平切分垂直切分后,需要对shard内表格的数据量和增速进一步分析,以确定是否需要进行水平切分.2.1若划分到一起的表格数据增长缓慢,在产品上线后可遇见的足够长的时期内均可以由单一数据库承载,则不需要进行水

Mysql分库分表方案 1.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. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

分表和分区的区别: 一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看:mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (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 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系

分表后怎么做全文搜索 1.merge方式分表(不好) 2. 使用 sql union 3 使用Sphinx全文检索引擎 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,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. 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果.在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,s

前言 我在上篇博客 "Spring Boot 的实践与思考" 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨. 1. 漫谈 在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点).首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去.其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 &quo

对Sql细节优化 在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化,下面总结的一些方法,有需要的可以参考参考. 首先给大家介绍一下分库分表 分库分表 分库 垂直分库 业务关联少 水平分库 根据类型分库,例如:游戏分区 分表 垂直分表 一张表有些字段内容多,但是不经常用可以进行分开, 水平分表 一张表里的数据根据类型(Type),时间(一年,半年,一个月)等某个字段进行分表 sql查询语句的一些优化 .对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及

作者:老顾聊技术   搜云库技术团队  来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不

引言 先给大家介绍2个概念:数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式. 切分模式 一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分. 垂直切分的最大特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统.在这种系统中,可

其他方法: 雪花算法或者redis来实现id不重复的问题. 数据库分库分表: 垂直拆分的优缺点: 水平拆分: 分片枚举:即根据枚举(定义的常量)进行分类存储.

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (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 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch