#!/bin/sh year=`date +%Y` month=`date +%m` day=`date +%d` hour=`date +%H` dir="/data/dbbackup/file" #备份路径 #db数据备份 db_sqlname="db_bk.sql" #备份成的文件名 db_sqlnamelog="db_bklog.sql" #备份成的文件名 db_host="127.0.0.1" #数据库主机 db_u

之前开发的一个监控系统,数据库的日志表是单表,虽然现在数据还不大并且做了查询sql优化,不过以后数据库的日志表数据肯定会越来越庞大,将会导致查询缓慢,所以把日志表改成分表,日志表可以按时间做水平分表,我是按月分的,每个月一张表,这时候的问题是 数据库有多张同样的分表如何根据条件查询? 在进行分页的时候如何计算总记录数?如何查询出所有分表? 每个月的新表是如何创建?系统如何自动创建? 不确定哪个分表的情况如何查询某一条详细记录? 分表查询分表查询可以用union或者union all进行查询uni

// *********** 关于读取分表的数据*********** { // forum_thread 分表代码片段 -- 帖子列表 { // 定位某个板块的帖子落在哪个表(forum_thread_0) // ... // 到指定的表(forum_thread_0.forum_thread_1)中,读取帖子列表 // 注意:(分表的时候,要分得刚刚好,同一个板块的帖子不能跨表,不然会查不到) $threadlist = array_merge($threadlist, C::t('foru

1.概述 其实最简单的办法就是使用原生sql,如 session.createSQLQuery("sql"),或者使用jdbcTemplate.但是项目中已经使用了hql的方式查询,修改起来又累,风险又大!所以,必须找到一种比较好的解决方案,实在不行再改写吧!经过3天的时间的研究,终于找到一种不错的方法,下面讲述之. 2.步骤 2.1 新建hibernate interceptor类 /** * Created by hdwang on 2017/8/7. * * hibernate拦

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

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

什么是分表分区分表分区的区别实现方式上数据处理上提高性能上实现的难易度上mysql分表和分区的联系如何分区概述分区技术支持分区类型及举例注意应用场景示例订单表比预想中扩张速度快坑爹的日志表每半月一个分区,自动维护备注RDS for MySQL 对表分区的限制RDS是否需要自己做分表.读写分离RDS MySQL的单表尺寸限制 PS:分库能够突破单机瓶颈 什么是分表分区 分表 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.

mysql分库分表 参考: https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53976153 https://blog.csdn.net/clevercode/article/details/50877580 https://www.cnblogs.com/phpper/p/6937896.html https://www.cnblogs.com/try-better-tomorrow/p/4987620.html 数据库分库分表策略的具体实现

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

问题的提出 在项目中,有些表的记录增长非常快,记录数过大时会使得查询变得困难,导致整个数据库处理性能下降.此时,我们会考虑按一定的规则进行分表存储. 常用的分表方式是按时间周期,如每月一张,每天一张等.当每月或每天首条记录到达时,根据表结构创建该周期为后缀的表进行存储. 相关考虑 这其中主要考虑两个问题: (1)如何复制表 采用分表机制,通常会建立一个模板表.所谓模板表,是只定义结构不存储数据的,也可称之为类表,而分表,通常会以增加后缀的方式命名,如 log_201901,分表实际存储数据,可称

一.MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分.主从复制.读写分离.数据库分库与分表等.这篇文章主要讲述数据库分库与分表 (1)业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分. 业务起步初始,为了加快应用上线和快速迭代,很多应用都采用集中式的架构.随着业务系统的扩大,系统变得越来越复杂,越来越难以维护,开发效率变得越

MySQL分表分区是解决大数据量导致MySQL性能低下的两种方法. 什么是MySQL分表 从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变.MySQL分表分为垂直分表和水平分表. 1.垂直分表 垂直分表是按表中的字段来划分的,如下图所示. 在上图中,我们将本来分布在同一张表中的C1.C2.C3.C4四个字段垂直划分到两个表中.第一张表中分布C1.C3.C4三个字段,第二张表中分布C1.C2两个字段.拆分后的两个表通过C1这个共同的字段关联起来. 2.水平分表 水平

经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表? 难道数据量大就要分表? mysql数据量对索引的影响 本人mysql版本为5.7 新增数据测试 为了测试mysql索引查询是否和数据量有关,本人做了以下的测试准备: 新建4个表article1,article2,article3,article4,article5 每个表分别插入20万,50万,100万,200万,1500万的数据,数据都是随机生成 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1

书接上文 <一文快速入门分库分表(必修课)>,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃.看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒. 作为Sharding-JDBC 分库分表实战系列的开篇文章,我们在前文中回顾了一下分库分表的基础知识,对分库分表的拆分方式有了一定的了解,下边我们介绍一下 Sharding-JDBC 框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能

今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能点准备好环境. 一.Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.从最开始 S

前提介绍 ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景. shardingJDBC使用的范围 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

MySql分区.分表和分库 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 一些问题的解释: 1.为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表. 这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下, 如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕. 分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 2.什么是分表?

什么是 ShardingSphere? 1.一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2.有三个产品:Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 3.定位为关系型数据库中间件,合理在分布式环境下使用关系型数据库操作   什么是分库分表   1.数据库数据量不可控的,随着时间和业务发展,造成表里面数据越来越多,如果再去对数据库表 curd 操作时候,造成性能问题. 2.方案 1:从硬件上 3.方案 2:分库分表 * 为了解决由于数据量过大而造成数据库性能降低问题. 分库分表的方式 

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

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