转载 https://www.cnblogs.com/jackion5/p/13658615.html 前言 传统应用项目设计通常都是采用单一数据库作为存储方案,但是随着互联网的迅猛发展以及应用数据量的增长,数据库会随着数据量的增长而渐渐成为整个应用框架的性能瓶颈. 首先是由于关系学数据库大多是采用B+Tree类型的索引,当数据量超过一定的阈值之后,会导致索引的深度增长,而索引的深度又直接影响了磁盘IO操作的次数,直接影响了数据库查询性能的优劣. 其次由于用户数量的提升,高并发的数据库请求也会越

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

17:04:05问下 在什么情况下 审核分区啊 ~..大熊..o○ 17:06:53这个要看应用~..大熊..o○ 17:07:37比如数据量很大,查询多是按照时间段查询,就可以用时间段来做分区~..大熊..o○ 17:07:49或者按照客户来分类

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

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

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

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(

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

引言 对于一个大型的互联网应用,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,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宕机造成的损失: •负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性: •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: •读写分离策略:最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量: 问题描述 1.单个表数据量越大,读

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

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

最近发现帝国CMS文章数据添加太多到某一张分表中了,如图 这是极其不合理的,需要优化下,所以这篇文章要告诉大家的也就是如何互相转移分表之间的数据. 我现在要将:phome_ecms_news_data_2的数据转移一些到phome_ecms_news_data_1的分表中(这些分表名都是默认的,这是

定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

一,为什么要使用druid数据源? 1,druid的优点 Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 但spring boot和shardingjdbc默认使用的数据库连接池是 HikariCP 如果要在shardingsphere中使用druid,需要在项目中整合后才能生效 2,druid的官方代码站: https://github.com/alibaba/druid/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客

背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来提高系统性能. sharding jdbc 介绍 官方文档在这里. Sharding-jdbc 定位是轻量级的java框架,在java 的JDBC层提供额外功能.它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 适用

基础分库 以下实例基于shardingsphere 4.1.0 + SpringBoot 2.2.5.RELEASE版本 依赖导入: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.compile.sourceEncoding>UTF-8</project.compile.sourceEncoding> <spr

方法1 -- 清空已有数据,并且将自增自段恢复从1开始计数 truncate table 表名 方法2 -- 不清空已有数据,但将自增自段恢复从1开始计数 dbcc checkident(表名,RESEED,0) 让SQL自动增长的ID号从一个新的位置开始 在查询分析器中执行后,该表自动增长列从1开始 dbcc checkident(表名,RESEED,99) 在查询分析器中执行后,该表自动增长列从99开始 关于DBCC CHECKIDENT DBCC CHECKIDENT检查指定表的当前标识值

declare CURSOR l_c IS select col1,col2 from table1; Begin FOR i IN l_c LOOP dbms_output.put_line(i.col1||' '||i.col2); END LOOP; End; / select语句选择数据集合作为循环总量,for循环针对每条数据组装,可选择插入或更新已有数据.