author:skatetime:2013/05/14 Mysql分表准则 在大量使用mysql时,数据量大.高访问时,为了提高性能需要分表处理,简介下mysql分表的标准,后续会继续补充 环境:业务类型:OLTP硬件:cpu:8cpu 2.4GHZmem:48G磁盘:raid5 6×sas 什么样的表需要拆分:根据表的体积.表的行数.访问特点来衡量表是否需要拆分 一.拆分标准是:  1.表的体积大于2G或行数大于1000w,以单表主键等简单形式访问数据,这个时候需要分表  2.表的体积大于2G

1 为什么要分库分表 物理服务机的CPU.内存.存储设备.连接数等资源有限,某个时段大量连接同时执行操作,会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈.为了解决这个问题,行业先驱门充分发扬了分而治之的思想,对大库表进行分割, 然后实施更好的控制和管理,同时使用多台机器的CPU.内存.存储,提供更好的性能.而分治有两种实现方式:垂直拆分和水平拆分. 2 垂直拆分(Scale Up 纵向扩展) 垂直拆分分为垂直分库和垂直分表,主要按功能模块拆分,以解决各个库或者各个表之间的资源竞争.比如分为订单库.商品库.用户

一.使用中间件的好处 使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改.因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点, 你进行写操作时,你的轮询求模的数据量就要修改.但是中间件的维护也很麻烦的. 二.各种中间件 1.MYSQL官方的mysqlProxy,它可以实现读写分离,但是它使用率很低,搞笑的是MySQL官方都不推荐使用. 2.Amoeba:这是阿里巴巴工程司写的,是开源的.使用也很少. 3.mycat 4.Shar

一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP

传统的分库分表 原文:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/54799579 传统的分库分表都是通过应用层逻辑实现的,对于数据库层面来说,都是普通的表和库. 分库 分库的原因 首先,在单台数据库服务器性能足够的情况下,分库对于数据库性能是没有影响的.在数据库存储上,database只起到一个namespace的作用.database中的表文件存储在一个以database名命名的文件夹中.比如下面的employees数据库: mysql>

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

一.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

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.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc

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

1.分表 当项目上线后,数据将会几何级的增长,当数据很多的时候,读取性能将会下降,更新表数据的时候也需要更新索引,所以我们需要分表,当数据量再大的时候就需要分库了. a.水平拆分:数据分成多个表 b.垂直拆分:字段分成多个表 c.插入/更新/删除数据和查询统计 MyISAM存储引擎有一个MERGE存储引擎,可以将多个表合成一个表,就可以进行这四种操作   InnoDB用alter able可以将变成MyISAM存储引擎,然后使用MERGE引擎 面试题:MERGE存储引擎将N个子表合并,那么在数据

  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

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来具体说说分表的一些方法.眼下我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB怎样做分表而且保留事务和外键,我还不是非常了解. 首先,我们须要想好究竟分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比較简单的分表方法,就是依据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也非常好做,就是对10进行取模.另外,还能够依据某一字段的md5值取当中几位进行分表,这种话,能够分的表就非常多了. 好了,先来创建表

对于数据量很大的一张表,i/o效率底下,分表势在必行! 使用程序分,对不同的查询,分配到不同的子表中,是个解决方案,但要改代码,对查询不透明. 好在mysql 有两个解决方案: Partition(分区,在MySQL 5.1.中实现) 和 Mysql Merge存储引擎. 只是支持MyISAM引擎,而分区者没有限制. 本文讨论 Mysql Merge存储引擎. CREATE TABLE t1 (  a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  messa

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

主从复制集群 概念:主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点. 使用场景: 读写分离:使用主从复制,让主库负责写,从库负责读,这样,即使主库出现了锁表的情景,通过读从库也可以保证业务的正常运作. 数据实时备份:当系统中某个节点发生故障时,可以方便的故障切换. 高可用High Availability 架构扩展:增加多个数据存储节点,将负载分布在多个从节点上,降低单机磁盘I/O访问的频率,提高单个机器的I/O性能. 主从形式: 一主一从 一主多从:提高读性能 多

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47003577 未经博主同意不得转载. 1,业务需求 比方一个社交软件,比方像腾讯的qq.能够进行群聊天(gid),也能够单人聊天. 数据量按月添加须要按月进行数据库拆分. 比方依照2015年进行12个月拆分,同一时候能够配合gid进行水平拆分,也能够利用mysql分区. mycat官方也推荐这样使用.这样能够添加单机单数据库的数据量.由于文件分开了. 关于mycat分区參考:

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,

MySQL单表最大记录数不能超过多少? 很多人困惑这个问题.其实,MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制,这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身. 从性能角度来讲,MySQL单表数据不要超过多少呢?业界流传是500万行.超过500万行就要考虑分表分库了. 笔者以为,其实不然. 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,