2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的…

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…

原文地址:MySQL数据库分表的3种方法作者:dreamboycx 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,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. 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果.在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待的同时,肯…

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…

近期zabbix数据库占用的io高,在页面查看图形很慢,而且数据表已经很大,将采用把数据库的数据目录移到新的磁盘,将几个大表进行分表操作 一.数据迁移: 1.数据同步到新的磁盘上,先停止mysql(不停止同步的话就有问题): systemctl stop mariadb rsync -av /var/lib/mysql/ /mysql_data/ 2.修改mysql的配置文件/etc/my.cnf: datadir=/mysql_data 3.启动mysql: systemctl stop ma…

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/46882777 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. 这里面使用到了数据库中间件mycat,和mysql数据表分区. 关于mycat分区參考: [ 数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat] http://blog.csdn.net/freewebsys/article/detail…

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.…

1.为什么要分表和分区 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 2.什么是分表和分区 2.1 分表 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构…

面对当今大数据存储,设想当mysql中一个表的总记录超过1000W,会出现性能的大幅度下降吗? 答案是肯定的,一个表的总记录超过1000W,在操作系统层面检索也是效率非常低的   解决方案: 目前针对海量数据的优化有两种方法: 1.大表拆小表的方式(主要有分表和分区两者技术) (1)分表技术 垂直分割 优势:降低高并发情况下,对于表的锁定. 不足:对于单表来说,随着数据库的记录增多,读写压力将进一步增大.     水平分割   如果单表的IO压力大,可以考虑用水平分割,其原理就是通过hash算法…

项目开发中,我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多.以至于查询书读变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈. 当出现这种情况时,我们可以考虑分表,即将单个数据库表进行拆分,拆分成多个数据表,然后用户访问的时候,根据一定的算法,让用户访问不同的表,这样数据分散到多个数据表中,减少了单个数据表的访问压力.提升了数据库访问性能. 我们可以进行简单的设想:现在有一个表products存储产品信息,现在有100万用户在线访问,就要进行至少100万次请求,现在…