1,按日期(天)分片 按日期(天)分片:从開始日期算起,依照天数来分片 比如,从2016-01-01.每10天一个分片 注意事项:须要提前将分片规划好,建好.否则有可能日期超出实际配置分片数 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate"> <property n…

1,自己定义数字范围分片 自己定义数字范围分片,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,比方说将第一个500W的数据分片在第一个节点上面.第二个500W的数据分片在第二个节点上,依次类推 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <!-- 对自己定义数字分片规则rang-long-tr04的定义 --> <function name="rang-long-04" class="org.opencloudb.route.function.Au…

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo…

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 …

1 应用场景 Mycat 自带了多套数据分片的机制,其实根据数值取摸应该是最简单的一种. 优点:数据离散概率较为平均,可以有效的提高应用的数据吞吐. 缺点:比较明显,后期数据运维与迁移比较困难.好在Mycat有对应的解决方案,具体后期验证或可直接参考Mycat权威指南相应章节. 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xm…

1 应用场景 Mycat 其实自带了2个数据范围分片的方案,一个是纯数据范围的分片,比如 1至 10000 号的数据放到分片1 ,10001 至 20000号数据放到分片2里. 另一个是数据常量形式的分片,即 10000号进入分片1 ,20000号进入片分2 . 2 环境说明 参考前一篇文章   <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片  http://www.cnblogs.com/kaye0110/p/5160826.html 3 参数配置 3.1 server.xml…

1 应用场景 Mycat 有很多数据分库规则,接下来几篇就相关觉得常用的规则进行试用与总结. 一般来说,按自然月份来进行数据分片的规则比较适用于商城订单查询,类似最近1周.2周.3个月内的数据.或是报表类应用. 这样的数据放在一个片区内省去了数据合并的时间. 当然按月数据量不要过大就OK.   2 环境说明 Windows 7 本机多数据库 Mysql 5.5.2 3306 端口下挂有4个库 : range_db_4.range_db_5.range_db_6.range_db_7 3310 端…

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有…

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo…

实现方式:切分规则根据文件(partition-hash-int.txt)配置的可能的枚举来进行分片,此种分片规则理解为枚举分区,会比较适合于取值固定的场合,比如说省份(固定值) 优点:适用于按照省份或者区县来拆分数据类业务 缺点:其他非枚举情况不适合 配置示例: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>province_id</columns> <algorit…

实现方式:切分规则根据文件(autopartition-long.txt)配置的范围来进行切片,制定基准列的取值范围,然后把这一范围的所有数据都放到一个DN上面 优点:适用于整体数量可知或总数量为固定值的情况 缺点:dataNode 划分节点是事先建好的,需要扩展时比较麻烦.潜在的问题,如果在短时间发生海量的顺序插入操作,而每一个dataNode(分库)设定的数量比较高(比如说一个dataNode设定的放1000W条数据),那么在这个时候,会出现某一个dataNode(分库)IO压力非常高,而其…

上一个章节,简要说了以下分片下载的几个特性.今天主要用示例说明一下pdf.js分片下载. 服务器环境: php7.2 nginx 1.14 ubuntu 18.04测试浏览器:谷歌浏览器 70.0.3538.110( 第一个场景,直接使用pdf 文件1.1 代码如下:注意路径使用的是pdf 文件的物理路径 $filePath = ‘…/doc/big.pdf’;这里是举例,这样作有一个明显的缺点,就是容易被盗链getDocument 方法中的 rangeChunkSize 参数,就是设置分块大小…

部署说明 硬件 服务器两台: 机器A:64G内存 机器B:32G内存 分片 共12个节点 2个查询节点,10个存储节点 8个主分片 1个复制分片(每个分片都有一个副本分布在不同的节点上面) 每台机器都挂了6个机械盘每个盘都是不同的分区. 部署环境用Docker weave 来做 elasticsearch cluster 可以参考我的另外一篇博文: http://blog.csdn.net/mrsunnycream/article/details/50921012 就这样环境默默的部署着,一切都…

最近老大分给我了做一个电影cms系统,其中涉及到一个功能,使用七牛云的文件上传功能.七牛javascript skd,使用起来很方便,屏蔽了许多的技术细节.如果只满足与调用sdk,那么可能工作中也就没有什么收获了.其中对七牛云的服务很佩服的一点是,无论我上传多大的文件,当我文件最后一片上传完成的时候,就立刻返回到文件链接,这个问题我想了好久,也不知道七牛是如何做到的. 七牛云的sdk分为 JavaScript 与 PHP端. JavaScript端的作用是提供文件上传功能,客户端(浏览器)无需关…

编写一个SQL查询,查找至少连续出现三次的所有数字.+----+-----+ | Id | Num | +----+-----+ | 1 | 1 | | 2 | 1 | | 3 | 1 | | 4 | 2 | | 5 | 1 | | 6 | 2 | | 7 | 2 | +----+-----+ sql server优质解法: CREATE TABLE #A ( id ,), val INT ) ),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() ) select * from…

#连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollection : "dbname.col…

  为了传送一个大的IP报文,IP协议栈需要根据链路接口的MTU对该IP报文进行分片,通过填充适当的IP头中的分片指示字段,接收计算机可以很容易的把这些IP分片报文组装起来. 目标计算机在处理这些分片报文的时候,会把先到的分片报文缓存起来,然后一直等待后续的分片报文,这个过程会消耗掉一部分内存,以及一些IP协议栈的数据结构.如果攻击者给目标计算机只发送一片分片报文,而不发送所有的分片报文,这样攻击者计算机便会一直等待(直到一个内部计时器到时),如果攻击者发送了大量的分片报文,就会消耗掉目标计算机…

一.设计DB分片与Collection分片 #连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollect…

  本文我们来介绍下MyCat的分库分表操作 分库分表 一.分片规则介绍   在rule.xml中定义了各种myCat支持的分片规则. 取模mod-long 自然月分片 sharding-by-month 按日期(天)分片sharding-by-date 按单月小时拆分sharding-by-hour 范围约定,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,auto-sharding-long 范围求模分片 取模范围约束sharding-by-pattern 分片枚举sharding-by-intfi…

实现方式:按照日期来分片 优点:使数据按照日期来进行分时存储 缺点:由于数据是连续的,所以该方案不能有效的利用资源 配置示例: <tableRule name="sharding-by-date"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-date</algorithm> </rule> </tableRule>…

1 按照日期(天)分片: 从开始日期算起,按照天数来分片 例如,从2017-11-01,每10天一个分片且可以指定结束日期 注意事项:需要提前将分片规划好,建好,否则有可能日期超出实际配置分片数 1.1 修改配置文件 #修改rule.xml 添加按日期分片的的分配规则 vi rule.xml <function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate&quo…

mycat位于应用与数据库的中间层,可以灵活解耦应用与数据库,后端数据库可以位于不同的主机上.在mycat中将表分为两大类:对于数据量小且不需要做数据切片的表,称之为分片表:对于数据量大到单库性能,容量不足以支撑,数据通常需要通过水平切分均匀分布到不同的数据库中的表,称之为分片表.而中间件最终需要处理的数据是对数据切分,聚合. 在上一片博文中,详细说明了mycat的server.xml, schema.xml, rule.xml配置文件,下面通过具体的实例,来说明分片的用法及类型. 在说明myc…

1.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule&g…

分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存, 而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <!--标识将要分片的表字段--> <columns>user_id</columns> <!--分片函数--> <algorithm&g…

一.mycat分片规则 经过上一篇幅讲解,应该很清楚分片规则配置文件rule.xml位于$MYCAT_HOME/conf目录,它定义了所有拆分表的规则.在使用过程中可以灵活使用不同的分片算法,或者对同一个分片算法使用不同的参数,它让分片过程可配置化,只需要简单的几步就可以让运维人员及数据库管理员轻松将数据拆分到不同的物理库中.该文件包含两个重要的标签,分别是Funcation和tableRule. 总体上分为连续分片和离散分片,还有一种是连续分片和离散分片的结合,例如先范围后取模.比如范围分片(…

实现方式:单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,一天最多可以有24个分片,最少1个分片,下个月从头开始循环 优点:使数据按照小时来进行分时存储,颗粒度比日期(天)分片要小,适用于数据采集类存储分片 缺点:需要月末手动清理数据 配置示例: <tableRule name="sharding-by-hour"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-…

概述 myCat实现分库分表的策略,对数据量的处理带来很大的便利,这里主要整理下MyCat的使用以及常用路由算法,针对MyCat里面的事务.集群后续再做整理:另外内容整理,不免会参考技术大牛的博客,内容雷同,实属正常:基于业务区分数据源,主要为了实现如下的数据库 常规使用 配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表 <?xml version="1.0"?> <…