规则如下: 判断一个ID在哪个库里的公式是:id % 4 / 2判断一个ID在哪个表里的公式是:id % 4 % 2 其中4表示总共有多少个分表,2表示总共有多少个数据库:上面这个例子,表示总共有2个数据库,每个数据库有2个分表,所以是2 * 2 = 4: 所以,对于ID是1,2,3,4,5的这些情况,落到的库和表分别如下: ID=11 % 4 / 2 = 0     (注:0表示是index=0的库,即第一个库,这里计算得到的数值都是从0开始)1 % 4 % 2 = 1   (注:1表示是in

前言 在开始讲解淘宝的TDDL(Taobao Distribute Data Layer)技术之前,请允许笔者先吐槽一番.首先要开喷的是淘宝的社区支持做的无比的烂,TaoCode开源社区上面,几乎从来都是有人提问,无人响应.再者版本迭代速度也同样差强人意,就目前而言TDDL5.0的版本已经全线开源(Group.Atom.Matrix)大家可以在Github上下载源码. 目录 一.互联网当下的数据库拆分过程 二.TDDL的架构原型 三.下载TDDL的Atom层和Group层源代码 四.Diamon

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

[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

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

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)拆分为多个库

转自: http://jm.taobao.org/ 一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候,介于这种分库分表算法的离散性,必需要

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. 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user_0000,user_0001等

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. 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user_0000,user_0001等

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. 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user_0000,user_0001等

简介     在大型项目中,我们会遇到分表分库的情景.      分库,将不同模块对应的表拆分到对应的数据库下,其实伴随着公司内分布式系统的出现,这个过程也是自然而然就发生了,对应商品模块和用户模块,我们会建立商品服务和用户服务,各个服务访问各自的数据库,系统间的交互,通过远程调用实现,而不是直接访问其数据库.     但是随着业务的进一步发展,数据表也会出现瓶颈,比如数据表的记录已经超过了千万级,到了这个量级,速度也会慢下来.所以接下来就是分表. 比如用户表,我们会分user_1,user_2

为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表. 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 其实是可以处理的大表的.我所经历的项目中单表物理上文件大小在80G多,单表记录数在5亿以上,而且这个表属于一个非常核用的表:朋友关系表.但这种方式可以说不是一个最佳方式. 因为面临文件系统如Ext3文件系统对大于大文件处理上也有许多问题. 这个层面可以用xfs文件系统进行替换.但MySQL单表太大后有一个问题是不好解决: 表结构调

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

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行分库分表. 1.有关Sharding-JDBC 有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ shardingsphere文档地址是:https://shardings

一.分库分表类型 1.单库单表 所有数据都放在一个库,一张表. 2.单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表. 3.多库多表 数据库水平切分,表也水平切分. 二.分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中.当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中. 三.分库分表的问题

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

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79368021 一.概述 之前,我们介绍了利用Mycat进行分库分表操作,Mycat分表操作是利用分库来进行的,单个库中的分表操作可结合MySQL的分区进行,这也是Mycat官方提倡的方式.那么,如何利用Mycat真正实现数据库的分库分表,可以私信我.今天,我们来看看sharding-jdbc,sharding-jdbc也是一款分库分表的“中间件”,不过,它并不向Mycat那样作为

井底之蛙 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1543228894&ver=1&signature=uF6nV0yYseJ554HjTj8Z2E3ogX05l14gv88Je-2mvUxRt61gl07eWEpf*tU5NHitn3pZ3IEKmlrHK*2xMiceDtgvPpk7y8pZUrAibjAcsmyKQzQiQ9cbjMbhx-GUWVNltVqTj6lv2Jv70sP1nuCFPA== 李华慰 井底之蛙 2016-0

上一节我们是手动配置数据源的,直接在java代码里写数据库的东西,这操作我个人是不喜欢的.我觉得这些东西就应该出现在application.yml文件中. 还有,万一我们的项目在使用之后,突然需要改变分库分表规则了.我们还要去停服更新.这里有人要说了,你改application.yml文件,你也要停服更新呐! 当然,如果我们的项目不是分布式的,就一单体项目,我们停服更新下也很快的,没多大影响!但是我们如果都用到分库分表了,那通常来说,这个项目基本是分布式系统,就是说我们用了springCloud