首先ES没有库和表的概念,只有index,type,document(详细术语可以看ES的系列一 http://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6736926.html),如果要加快理解的话,可以和一般关系型数据库做简单映射 下面是对这些概念的理解 Index 1.ES的index中shards相当于lucene的indices,而lucene的indices会拥有固定的磁盘空间,内容和文件描述,所以不能无脑新建ES的index,数据量大的1个index比多个小的in

背景 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. 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中式数据库成为系统的最大瓶颈. 从可用性的方面来讲,服务化的无状态型,能够达到较小成本的随意扩容,这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上.而单一的数据节点,或者简单的主从架构,已经越来越难

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

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

规则如下: 判断一个ID在哪个库里的公式是:id % 4 / 2判断一个ID在哪个表里的公式是:id % 4 % 2 其中4表示总共有多少个分表,2表示总共有多少个数据库:上面这个例子,表示总共有2个数据库,每个数据库有2个分表,所以是2 * 2 = 4: 所以,对于ID是1,2,3,4,5的这些情况,落到的库和表分别如下: ID=11 % 4 / 2 = 0     (注:0表示是index=0的库,即第一个库,这里计算得到的数值都是从0开始)1 % 4 % 2 = 1   (注:1表示是in

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_640738130100tzeq.html 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,sql的执行时间.其实这二个是一回事

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度,举例说明: 1亿条数据,分100张表 1.首先创建100张表 $i=0;while($i<=99){echo "$newNumber \r\n";$sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY 

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中. mysql支持的分区类型包括Range.List.Hash.Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择. HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算.这个函数可以包含MySQL 中有效的.产生非负整数

最近提到一个需求.需要记录app用户在使用app中的移动轨迹,即坐标值.每分钟上传一次XY坐标,有点类似跑步软件的描线轨迹. 不考虑app如何获取,反正api只要接受到坐标数据 就记录下来保存到数据库.接口接收3个参数X,Y,uid 1,建个新库.test 无论你是云DB还是同服务器下都可以 'DB_CONFIG2'=>array( 'db_type'=>'mysql', 'db_user'=>'root', 'db_pwd'=>'', 'db_host'=>'localho

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,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行.所以我们要缩短sql的执行时间. mysql中有一种机制是表

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,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行.所以我们要缩短sql的执行时间. mysql中有一种

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

mysql分表与分区表 转自:http://blog.51yip.com/mysql/949.html   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 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

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

原文地址:MySQL数据库分表的3种方法作者:dreamboycx 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,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待的同时,肯

原文:http://blog.51yip.com/mysql/949.html 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,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待

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

关于分表:顾名思义就是一张数据量很大的表拆分成几个表分别进行存储. 我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程: 接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果.在这个过程中一般比较花时间的是在队列里的等待时间和执行时间.归根到底就是执行时间,执行时间减少了等待时间自然就变短了. 为了保证数据的完整性,数据库有锁定机制.MySQL中有表锁定和行锁定,MySQL中myisam存储引擎是表锁定