支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布 前段时间参与了公司的一个项目,这个项目的特点是数据量.访问量都比较大,考虑使用数据库水平分表策略,Google了大半天,竟然没有找到分表工具.于是自己写了个数据库水平分表工具,支持MS Sql Server和 MySQL,对MYSQL支持比较好. 下面介绍下分表工具的使用方法. 首先是设置数据库连接界面 输入连接名称(也可以点击右边的选择框,从之前保存的连接中选择),选择数据库类型(目前支持Mysql和Sql Server),输入i

php面试专题---mysql数据库分库分表 一.总结 一句话总结: 通过数据切分技术将一个大的MySQLServer切分成多个小的MySQLServer,既攻克了写入性能瓶颈问题,同一时候也再一次提升了整个数据库集群的扩展性.不论是通过垂直切分,还是水平切分.都能够让系统遇到瓶颈的可能性更小.尤其是当我们使用垂直和水平相结合的切分方法之后,理论上将不会再遇到扩展瓶颈了. 1.分库分表解决系统负载的流程是什么? 1.先垂直分表,代价小 2.再水平分表 每一个应用系统的负载都是一步一步增长上来的,

MySQL之分库分表(MyCAT实现)   分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用

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

一. MySQL+MyCat分库分表 1 MyCat简介 java编写的数据库中间件 Mycat运行环境需要JDK. Mycat是中间件.运行在代码应用和MySQL数据库之间的应用. 前身 : corba. 是阿里开发的数据库中间件.实现MySQL数据库分库分表集群管理的中间件.曾经出现过重大事故. 二次开发,形成Mycat. 使用MyCat之后,编写的所有的SQL语句,必须严格遵守SQL标准规范. insert into table_name(column_name) values(colum

1. 概述 老话说的好:选择比努力更重要,如果选错了道路,就很难成功. 言归正传,之前我们聊了使用 MyCat 实现Mysql的分库分表和读写分离,MyCat是服务端的代理,使用MyCat的好处显而易见,整个分库分表和读写分离过程对Java程序来说是完全透明的,Java程序像连接Mysql一样,去连接MyCat即可. 但MyCat的运维成本较高,需要有专门的运维人员去维护,所以今天我们来聊聊另一个实现Mysql分库分表.读写分离的方案 -- ShardingSphere-JDBC. Shardi

分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的“大数据库集群” 支持事务.ACID.

Mysql分库分表方案 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. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java程序来讲,不

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

1 什么是分库分表 这里讨论的情况是一台机器上对应一个数据库. 分库的对象是表,分表的对象是行.分库是说把属于同一个模块的相关性很高的表放在同一个数据库中.分表是说把同一个表的的行分成多个子表,把各个子表放在各自的数据库中. 2 分库分表的例子 2.1 垂直划分 现在订单数据库里面有订单表和订单售后表,前者是事实性的,后者不需要实时性,因此将它们放在两个数据库中,一个数据库中放订单表,另外一个数据库中放订单售后表. 2.2 水平划分 例如用户订单数据库,每个用户有一个唯一的user id. 假如

之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离,也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力,但是存储的压力没有解决. 存储的压力说白了就是随着系统的演化,需求的增加,可能表的数量会逐渐增多,比如一段时间上个新功能就得加个表.并且随着用户量的增多类似用户表的行数肯定会增多,订单表的数据肯定会随着时间而增多,当这种数据量达到千万甚至上亿的时候,读写分离就已经满足不了,读写性能下降严重. 也就是一台服务器的资源例如CPU.内存.IO.磁盘等是有限的,所以这时候分库分表就上啦! 分库 分库讲白了

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

mysql数据库切分 前言 通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制.一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,非常难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 何谓数据切分 可能非常多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,仅仅只是在有些文章中称之为数据的Sharding.事实上无论是称之为数据的Sharding还是数据的切分,其概念

mysql数据库切分 前言 通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制.一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,非常难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术. 何谓数据切分 可能非常多读者朋友在网上或者杂志上面都已经多次见到关于数据切分的相关文章了,仅仅只是在有些文章中称之为数据的Sharding.事实上无论是称之为数据的Sharding还是数据的切分,其概念

ubuntu下MySQL配置和管理:http://www.2cto.com/database/201306/222510.html mysql分表,分区的区别和联系:http://my.oschina.net/u/195896/blog/75029 mysql分表的3种方法 :http://blog.51yip.com/mysql/949.html MYSQL分区表测试:http://blog.csdn.net/feihong247/article/details/7885199 mysql存储

前言 作为一个数据库,作为数据库中的一张表,随着用户的增多随着时间的推移,总有一天,数据量会大到一个难以处理的地步.这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万,无论是查询还是修改,对于它的操作都会很耗时,这时就需要进行数据库切分的操作了. MyBatis实现分表最简单步骤 既然文章的标题都这么写了,不如直接上干货来的比较实际,我们就先来看看如何实现最简单的分表. 1.我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可能) 2.用户表原来的名字叫做user_tab,我们切分为user_tab_0和user_t

-- 存储过程创建库  分为两条语句删除和创建DELIMITER $$USE myplan $$DROP PROCEDURE IF EXISTS createDBN $$CREATE PROCEDURE createDBN(IN n INT,IN dbName VARCHAR(100),IN dropSql VARCHAR(255),IN createSql VARCHAR(255))BEGIN  DECLARE i INT DEFAULT 0;  WHILE i<n DO    SET @te

❝ 借助MyCat来实现MySQL的分库分表落地,没有实现过的,或者没了解过的可以看看 ❞ 前言 在之前写过一篇关于mysql分库分表的文章,那篇文章只是给大家提供了一个思路,但是回复下面有很多说是细节问题没有提到.所以咔咔就在出了这篇文章. 本文只是针对其中的一个细节而已,比如如何落地MySQL的分库分表,本文使用数据库中间件MyCat来实现. 其中还有最多的回复是分库分表后的分页查询如何操作,这个问题也会在后文继续写到. 关于MySQL分库分表这个真正落地使用中间还有很多的问题,咔咔尽量把解

数据存储演进思路一: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. 数据存储演进思路二: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

数据存储演进思路一: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. 数据存储演进思路二: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

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含joi