之前给项目里的一个5000多万的表做了水平分表,暂时容量还够,用的根据id一致性hash分了32个表,每个表大概百来万数据.虽然还不需要扩容,但是准备写个demo后续如果需要扩容可以参考 hash方法用的md5,虚拟节点每个表插入了128个,扩容的时候如果按照2的倍数扩大,迁移率每个表大概在0.5左右 用一个TreeMap存放虚拟节点 private static SortedMap<Long, String> virtualMap = new TreeMap<>(); hash方

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

转自: http://jm.taobao.org/ 一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候,介于这种分库分表算法的离散性,必需要

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog

目前,比较流行的分表为2倍扩容. 表A(id, name, age, sex) 基于自增id分表, 通过触发器先同步A到B, 程序通过mod 2操作数据,然后drop掉触发器,在 删除两个A表的偶数id, B表的奇数id.在alter table A engine=InnoDB;去除索引碎片.依次类推2个表分解成四个表,四个变8个表.. 这样,大表的负载降低提高表的利用率. (表聚合待续)

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

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

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARUAAAHXCAIAAAAdrFkKAAAgAElEQVR4nOyd61sTx9//+4fcj+6H95

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. 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user_0000,user_0001等

[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

当项目上线后,随着用户的增长,有些数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模的时候(例如100万条),查询,读取性能就下降得很厉害,这时,我们就要考虑分表. 更新表数据时会导致索引更新,当单表数据量很大时这个过程比较耗时,这就是为什么对大表进行新增操作会比较慢的原因,并且更新表数据会进行表级锁或者行锁,这样就导致其他操作等待. 所以我们将大表拆分为多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上.由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的

前言:数据库的优化是一个程序员的分水岭,作为小白我也得去提前学习这方面的数据的 (一)  三范式和逆范式 听起范式这个迟非常专业我来举个简单的栗子: 第一范式就是:  把能够关联的每条数据都拆分成一个表 第二范式就是:把能够关联的每条数据写在一个表格中去 第三范式就是:把一些重复的字段再划分多一个表来存(这样做查询数据时候只能连表来操作)给查询带来压力 逆范式就是:宁愿牺牲一些冗余的数据把所有的字段都往一个表格里面存,这样有利于提高查询速度. (二)垂直分表和水平分表设计 1.水平分表 crea

当项目上线后,随着用户的增长,有些数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模的时候(例如100万条),查询,读取性能就下降得很厉害,这时,我们就要考虑分表. 更新表数据时会导致索引更新,当单表数据量很大时这个过程比较耗时,这就是为什么对大表进行新增操作会比较慢的原因,并且更新表数据会进行表级锁或者行锁,这样就导致其他操作等待. 所以我们将大表拆分为多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上.由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

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)拆分为多个库

分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0

分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接),这次来说说分库分表的实现过程. 概念解析 垂直分片 按照业务拆分的方式称为垂直分片,又称为纵向拆分,它的核心理念是专库专用. 在拆分之前,一个数据库由多个数据表构成,每个表对应着不同的业务.而拆分之后,则是按照业务将表进行归类,分布到不同的数据库中,从而将压力分散至不同的数据库. 下图展示了根据业务需要,将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案. 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整.通常来讲,是来不及应对互联网业务需求快速变化

分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表