数据库的sharding技术作为一个“新瓶装旧酒”的概念,在新的应用环境中被赋予了新的意义.随着云计算的发展,sharding在最近几年是越来越火热,越来越多的产品开始声称自己支持sharding功能.那么到底什么是sharding,sharding到底能为你的数据库应用带来哪些好处.另外最重要的,如何实现一个sharding系统,有哪些sharding算法可供选择.本文将为你解决这些问题. 一. 简介   1. 背景 数据库的扩展是一个永恒的话题.对于传统的关系数据库,采用的是纵向扩展(Sca

关于数据库Sharding的策略,有人整理出相关的方案,看完收获很大. 数据库分库分表(sharding)系列(五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 数据库分库分表(sharding)系列(四) 多数据源的事务处理 数据库分库分表(sharding)系列(三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 关于垂

sharding是将一个大数据库按照一定规则拆分成多个小数据库的一门技术. 当我们的应用数据量越来越多,访问量越来越大的时候,我们会作何选择?继续提升数据库服务器的性能还是采用一项技术让数据库平滑扩展?虽然伴随着服务器的更新换代,性能越来越好,更换更加豪华的服务器能暂时解决这个问题,但是无论是从花费和可控都无法让人满意.这时数据库sharding是一个更加可行的方案. 常用的sharding方案有以下几种, 1.按功能划分(垂直切分) 将不同功能相关的表放到不同的数据库中,譬如将用户管理相关表放

部分摘自于:http://my.oschina.net/u/188625/blog/104743 1. 又拍网架构中的数据库分库设计 . http://blog.csdn.net/nanjingjiangbiao/article/details/7708501 2. 一种以ID特征为依据的数据分片(Sharding)策略 http://www.cnblogs.com/JeffreyZhao/archive/2010/03/09/sharding-by-id-characteristic.html

一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合

本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多

一.基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题.不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上.如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合

学习资料如下: http://www.cnblogs.com/skyme/p/3459765.html http://my.oschina.net/anthonyyau/blog/307165 http://www.csdn.net/article/2014-08-20/2821300 http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160 http://www.mysql.com/products/enterprise/fabric.html

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系

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

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma

1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个.关系型数据库通过把更新操作写到事务型日志里实现了部分耐用性,但带来的是写性能的下降.MongoDB等NoSQL数据库背后蕴涵的哲学是不同的平台应该使用不同类型的数据库,MongoDB通过降低一些特性来达到性能的提高,这在很多大型站点中是可行的.因为MongoDB是非原子性的,所以如果如果应

http://stackoverflow.com/questions/5541421/mysql-sharding-approaches http://www.oschina.net/search?scope=blog&q=Sharding http://gigaom.com/2011/12/06/facebook-shares-some-secrets-on-making-mysql-scale/ http://dbanotes.net/database/database_sharding-2

Database Sharding@Netlog 详细的描述了 Netlog 数据库架构的演变过程,文章浅显易懂,非常值得学习.本文数据.图片均来自:Database Sharding at Netlog, with MySQL and PHP 数据 约4000万活跃用户每月约5000万独立访问每月约50亿 PV 和 每月 60亿 online minutes在数据库 sharding 以前,高峰时期每秒3000次以上数据库查询26种语言,30多个国家,5个最活跃的国家主要集中在欧洲 技术平台

转载:用sharding技术来扩展你的数据库(一)sharding 介绍 转载:MySQL架构方案 - Scale Out & Scale Up. 转载: 数据表分区策略及实现(一) 转载:Mysql分表和分区的区别.分库分表介绍与区别 转载:分库分表带来的完整性和一致性问题 转载:开源数据库 Sharding 技术 (Share Nothing) 转载:https://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/78324678 一.Sharding Sh

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对 数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解

一.What's NoSQL? NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式的.开源的.水平可扩展的.原始的目的是为了大规模web 应用.NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,通常的应用如:模式自由.支持简易复制.简单的API.最终的一致性(非ACID).大容量数据等.NoSQL 被我们用得最多的当数key-value 存储,当然还有其他的文档型的.列存储.图型数据库.xml 数据库等. 二.Why NoSQL?

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht

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