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…

本文转自  http://hudeyong926.iteye.com/blog/1299989 实现一主一从,一主多从,多主多从的读写分离 .支持DAO,AR,其中Query builder只完成部分,需完善 调用 //AR class User extends ActiveRecord { public $useDbName= 'passport'; //$this->dbWrite(); } //$connection = $model->getDbConnection(); //DAO…

Mysql多实例安装+主从复制+读写分离 -学习笔记 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embody .embody_c{ display: inline-block; margin-right:10px; } .embody_t{ font-si…

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 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…

数据库性能瓶颈主要原因: 随着用户数的增多,带来的是数据库连接的大幅度增长 随着业务体量的增长,表数据量(空间存储的问题)的大幅增长,其中涉及到索引的优化,mysql默认的索引是硬盘级别的,BTREE(B树) 硬件资源限制(QPS\TPS) 数据性能优化方案: sql优化 缓存 建好索引 读写分离 分库分表 在分布式架构的数据库优化方案中,最有效的则是读写分离与分库分表了. 大数据量数据库性能解决方案: 1.读写分离区别读.写多数据源方式进行数据的存储和加载.数据的存储(增删改)一般指定写数据源…

Mysql主从复制和读写分离 在实际的生产环境中,如果对mysql数据库的读和写都在一台数据库服务器中操作,无论是在安全性.高可用性,还是高并发等各个方面都是不能满足实际需求的.因此,一般通过主从复制的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力. Mysql主从复制和读写分离 l 主从复制: Mysql的主从复制和mysql的读写分离两者有紧密的联系,首先要部署主从复制,只有主从复制完成了,才能再此基础上进行数据的读写分离. Mysql支持的复制类型: 1. 基于语句的复制:在主服…

mysql主从复制+读写分离 环境:mysql主:193.168.1.1mysql从:193.168.1.2amoeba代理:193.168.1.3####################################################mysql主上操作:# vi /etc/my.cnflog_bin=mysql-bin server_id=1 登录mysql:# mysqlmysql> grant all on *.* to 'tongbu'@'%' identified by…

1. 读写分离&读写分离 简介 主从同步延迟 分配机制 解决单点故障 总结 2. 主从复制&读写分离 搭建 搭建主从复制(双主) 搭建读写分离 1. 读写分离&读写分离 简介 随着用户和数据的增多,单机的数据库往往支撑不住快速发展的业务,所以数据库集群就产生了! 读写分离顾名思义就是读和写分离,对应到数据库集群一般都是一主一从(一个主库,一个从库)或者一主多从(一个主库,多个从库),业务服务器把需要写的操作都写到主数据库中,读的操作都去从库查询.主库会同步数据到从库保证数据的一致性…

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器扛,如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,数据丢失的话,后果更是 不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的联接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached,如果资金丰厚的话,必然会想到假设服务器群,来分担主数据库的压力.Ok切入今天微博主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力.这种…

大型网站为了软解大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够.到了数据业务层.数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器扛,如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,数据丢失的话,后果更是 不堪设想.这时候,我们会考虑如何减少数据库的联接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached,如果资金丰厚的话,必然会想到假设服务器群,来分担主数据库的压力.Ok切入今天微博主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力.这种…