ThinkPHP处理海量数据分表机制详细代码及说明   应用ThinkPHP内置的分表算法处理百万级用户数据. 数据表: house_member_0 house_member_1 house_member_2 house_member_3 模型中 class MemberModel extends AdvModel { protected $partition = array('field'='username','type'='id','num'='4'); public f     应用T…

public function getPartitionTableName($data=array()) { // 对数据表进行分区 if(isset($data[$this->partition['field']])) { $field = $data[$this->partition['field']]; switch($this->partition['type']) { case 'id': // 按照id范围分表 $step = $this->partition['exp…

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…

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF…

背景 得不到的东西让你彻夜难眠,没有尝试过的技术让我跃跃欲试. 本着杀鸡焉用牛刀的准则,我们倡导够用就行,不跟风,不盲从. 所以,结果就是我们一直没有真正使用分库分表.曾经好几次,感觉没有分库分表(起码要分表),项目就做不下去了,但是由于跨部门.工具约束.项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓,乖乖的搞单表加索引去了. 应该是没有及时同步公司内部知识库的原因,过去的几次分库分表的尝试也是让人哭笑不得.公司内部流传着一件上古神器,可以解决分表问题. 既然是上古神器,那么使用的流程肯定也是非常原始.没错,…

问题的提出 在项目中,有些表的记录增长非常快,记录数过大时会使得查询变得困难,导致整个数据库处理性能下降.此时,我们会考虑按一定的规则进行分表存储. 常用的分表方式是按时间周期,如每月一张,每天一张等.当每月或每天首条记录到达时,根据表结构创建该周期为后缀的表进行存储. 相关考虑 这其中主要考虑两个问题: (1)如何复制表 采用分表机制,通常会建立一个模板表.所谓模板表,是只定义结构不存储数据的,也可称之为类表,而分表,通常会以增加后缀的方式命名,如 log_201901,分表实际存储数据,可称…

[分区概念]分区就是把一张表的数据按照一定的规则分成多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上.分区后表还是一张表.分区根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割,还多出了一个.par文件,打开.par文件后你可以看出这张表的分区信息. [分区好处]突破磁盘的I/O瓶颈,从而达到提高mysql性能的目的.便于表的维护管理,不需要修改程序代码. 对于大容量的表,比如log表,删除历史数据直接删除历史分区,更高效(不会导致磁盘碎片) [分区方法]根据分区策略创建或修改表时对表数据进…

数据库单表数据量太大可能会导致数据库的查询速度大大下降(感觉都是千万级以上的数据表了),可以采取分区分表将大表分为小表解决(当然这只是其中一种方法),比如数据按月.按年分表,最后可以使用视图将小表重新并为总的虚拟表,其实并不影响上层程序的使用(程序也许都不知道分表了). 主要步骤: 1.新建文件组,将数据表文件保存路径指向相应文件组(应将文件组和文件放入不同的磁盘中,甚至不同服务器形成分布式数据库,因为数据的读取瓶颈很大程度在于磁盘的的读写速度,多个磁盘存放一个表可以负载均衡) 2.设置分区函数…

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…

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…