一.前言 大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机,在尝试添加索引及查询方式修改后,还有没有更有效的解决方案呢? 分库.分表.分区这些概念咱就应该了解一下. 二.分表 假如一个大型商城有一个订购关系表,每个用户的订单都落在这个表里面,那么时间一长,要进行查询的时候,肯定慢得要死,这样的系统给客户用,那就凉凉思密达了... 拆分思想 咱可以对这个总表进行拆分,例如对年进行拆分,每个年表只存一年的记录,那么这样数据就分散开来了,每个表的数据就少很多,根据具体情况还可以按月分,按

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

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读

OneProxy分库分表演示 (杭州平民软件有限公司) OneProxy是为MySQL精心设计的数据访问层,可以为任何开发语言提供对MySQL数据库的智能数据路由功能,比如单点切换.读写分离.分库分表等高级功能.并且允许你在公有云和私有云环境下自由布署,打造属于自己的数据架构. 如果在测试中发现问题,请联系我(微博:平民架构,微信:anysql)! 分库分表 Oracle从8.0.x版本开始在数据库内部支持分区表,可以将数据按某一个字段的某一规律来进行分片存贮,以降低数据库索引的层级,提高访问效

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

[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

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务

原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/可以了解下Mycat的背景和应用情况,这样使用起来比较有信心. Mycat下载地址:http://dl.mycat.io/官网有个文档

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

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

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

在分布式应用中,应该来说使用到hash最多的地方就是rpc负载均衡和分库分表,通常对于正式意义上的分布式应用来说,扩容和收缩是一个半自动化的过程,在此期间,应用基本上是可用的,所以不能发生大规模动荡的意外,为了最小化潜在的影响,一致性hash算法就扮演了极为重要的角色. consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 比如你有 N 个 c

一.Mysql分库分表方案 1.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. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的ja

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就

概述 分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表.在我们的业务(web应用)中,关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展.那么在我们的业务中,是否真的有必要进行分库分表,就可以从上面几个条件来考虑. · 单机储存容量.您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈.比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T,那么在传统的单机储存中肯定是不够的. · 连接数.处理能力.在我们的用户量达到

[Mysql主从复制]解决的问题数据分布:比如一共150台机器,分别往电信.网通.移动各放50台,这样无论在哪个网络访问都很快.其次按照地域,比如国内国外,北方南方,这样地域性访问解决了.负载均衡:Mysql读写分离,读写分开了,解决了部分服务器的压力,均衡分开.数据备份:比如100台机器,实际数据是一样的,这样可以说每台机器都是数据备份.高可用性和容错性:1台机器挂掉了无所谓,因为还有99台机器.实现原理:Mysql支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或者多个其他服务器

sharding-jdbc简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,