数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例) 数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例)   案例:     简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万   垂直拆分: 解决问题: 表与表之间的io竞争 不解决问题: 单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个serve…
近端时间在面试,发现很多面试官或者面试都把数据的水平拆分合垂直拆分给搞混了,今天特意写了一篇博客来说说水平拆分和垂直拆分希望对程序猿们有所帮助. 数据库水平与垂直拆分: 垂直(纵向)拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库.商品库.用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同. 水平(横向)拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同. 数据表的水平与垂直拆分: 垂直拆分:按字段功能主次拆分,比如最常见的商品表.商品图片表.商品详细信息...表与表之间的结构…
最初知道水平垂直分表的时候是刚参加工作不久的时候,知道了这个概念,但是公司用户量和数据量始终没上来,所以也没用到过,知道有一天到了一家新公司后,这些才被应用到实际开发中,这里我就大概说说关于水平和垂直的拆分. 分表的概念还是比较好理解的,就拿本网站的评论表展开讲讲,源于数据量较大,当评论表有CURD操作时,单张表表现的可能有些力不从心,当然这里还能引申出关于读写速度的其他好多概念:数据库读写分离,NoSql等等. 垂直拆分:顾名思义是将表垂直着给拆掉,即:(下面是省略掉字段的一个表) +----…
转:http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么…
前言:说到优化mysql,总会有这么个回答:水平拆分,垂直拆分,那么我们就来说说什么是水平拆分,垂直拆分. 一.垂直拆分 说明:一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面. 解释:专库专用 优点: 1.拆分后业务清晰,拆分规则明确. 2.系统之间整合或扩展容易. 3.数据维护简单. 缺点: 1.部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度. 2.受每种业务不同的限制存在单…
http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么就到…
目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求.这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量,从而提高查询速度,一般分表的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况. 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 这里写图片描述  通常情况…
在数据库操作中,我们常常会听说这两个词语:水平分割和垂直分割.那么到底什么是数据库的水平分割,什么是数据库的垂直分割呢?本文我们就来介绍一下这部分内容. 1.水平分割: 按记录进分分割,不同的记录可以分开保存,每个子表的列数相同. 水平分割通常在下面的情况下使用: A 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. B 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. C需要把数据…
  垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行…
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NDQ3MjQxNA==&mid=2247488833&idx=1&sn=4f5fe577521431ea7f34a2a62be10382 对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 分库分表方案:分库分表方案最主要就是路由算法,把路由的ke…
原文:数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat 1,关于Mycat Mycat情报 基于阿里的开源cobar ,可以用于生产系统中,目前在做如下的一些改进: 非阻塞IO的实现,相对于目前的cobar,并发性能大大提升,而且不会陷入假死状态 优化线程池的分配,目前cobar的线程池分配效率不高 修复cobar一些BUG 参考impala中的impala front部分的Java代码,实现高效的Map-Reduce,能够处理上亿的大数据量 实现自动分片特性,目前cobar需要手工分片…
数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式.一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)拆分. 垂直拆分的优点:拆分后业务清晰,拆分规则明确系统之间进行整合或扩展很容易按照成本.应用的等级.应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理方便实现动静分离,冷热分离的数据库表的设…
转自:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465 一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影…
[维护和优化的工作] ① 维护数据字典 ② 维护索引 ③ 维护表结构 ④ 在适当的时候对表进行水平拆分或垂直拆分 [维护数据字典] a 使用第三方工具对数据字典进行维护 b 利用数据库本身的备注字段来维护数据字典,以 MySQL 为例: c 导出数据字典 [维护索引] 如何选择合适的列建立索引? [维护索引的注意事项] [维护表结构] 注意事项: [数据库中适合的操作] 1. 适合批量操作 2. select * 会造成 I/O 的浪费 3. 使用了函数,该列上的索引就会不起作用 4. 最好使用…
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多,比如慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等.当然,有测试工程师的团队…
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多,比如慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等.当然,有测试工程师的团队…
我上大学的那个时候喜欢研究一些数据库的技术,那时候觉得数据处理很重要,而且数据优化也是相当重要的,看了很多数据库方面的资料,虽然在实际的项目也遇到过一些数据库优化的任务,完成之后还是有些心情愉快.但是一直没有遇到过数据优化的DBA工作.个人也是从事java开发和一些采集监控系统,但是做过的项目也不算是很到,没有遇到过10万以上的监控采集点的项目,也有想过在开发工程中用下内存数据库,但是做过的项目还是没有必要使用到内存数据库.遇到的系统瓶颈大概是以下8个方面: 1 磁盘I/O:磁盘IO读写速度要比…
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善. 作者:zhenliang8,本文转自51CTO博客,http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465. 本博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要…
概述 一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善. 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多,比如慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等.当然,有测试工程师的团队,会做压力测试,找bug.对于没有测试工程师的团队来说,大多数开发工程师初期不会太多考虑数据库设计是否…
转于:http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1657465 1.数据库表设计要合理避免慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等 2.数据库部署 项目初期访问量不会很大,所以单台部署足以应对在1500左右的QPS(每秒查询率).考虑到高可用性,可采用MySQL主从复制+Keepalived做双击热备,常见集群软件有Keepalived.Heartbeat. 双机热备博文:http://lizhenliang.blog.51cto.…
日志君导读: 一个成熟的数据库架构并非一開始设计就具备高可用.高伸缩等特性的.它是随着用户量的添加,基础架构才逐渐完好. 作者:zhenliang8.本文转自51CTO博客,点击原文阅读查看网页版文章. 本博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为下面五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部依据产品部需求开发项目,开发project师工作当中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说.这点非常重要,假设设计不当,会直接影响訪问速度和用户体验.影…
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1.数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多,比如慢查询.低效的查询语句.没有适当建立索引.数据库堵塞(死锁)等.当然,有测试工程师的团队…
本文转自:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/38809 一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:1.数据库表设计  项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计.对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验.影响的因素很多…
背景 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增 量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此 开启了一段新纪元.ps. 目前内部使用的同步,已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析 基于日志增量订阅&消费支持的业务: 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)…
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用.高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善.这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 阶段一:数据库表设计 项目立项后,开发部门根据产品部门需求开发项目.开发工程师在开发项目初期会对表结构设计.对于数据库来说,表结构设计很重要,如果设计不当,会直接影响到用户访问网站速度,用户体验不好!这种情况具体影响因素有很多,例如慢查询(低效的查询语句).没有适当建立索引.数…
背景 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元.ps. 目前内部使用的同步,已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析 基于日志增量订阅&消费支持的业务: 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引) se…
二.基于单表设计的多表设计原则:(1)表关系: 一)一对一关系: 定义: 在这种关系中,关系表的每一边都只能存在一个记录.每个数据表中的关键字在对应的关系表中只能存在一个记录或者没有对应的记录.这种关系和一对配偶之间的关系非常相似——要么你已经结婚,你和你的配偶只能有一个配偶,要么你没有结婚没有配偶.大多数的一对一的关系都是某种商业规则约束的结果,而不是按照数据的自然属性来得到的.如果没有这些规则的约束,你通常可以把两个数据表合并进一个数据表,而且不会打破任何规范化的规则. 一对一关系又分为:一…
----------------------------------------------------------------------------------------------------------基础部分---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 主键 超键 候选键 外键…
今天小杨给大家分享一篇关于数据库查询优化,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.无论是小白还是职场的老手,都是必须掌握的一个手段.如果你对此了解不多,这块内容还是好好看看!第一步:找到那些查询速度慢的语句 开启慢日志查询:这个主要是帮我们收集时间较长的SQL语句,需要在配置文件my.cnf里面设置查询的时间(long_query_time),以及存储的路径(slow_query…
垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行…