转自:http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-2086198/ MySQL订单分库分表多维度查询  MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询. 以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.需要查询全部64台服务器.在分页的情况下,更加恶化.比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条

井底之蛙 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1543228894&ver=1&signature=uF6nV0yYseJ554HjTj8Z2E3ogX05l14gv88Je-2mvUxRt61gl07eWEpf*tU5NHitn3pZ3IEKmlrHK*2xMiceDtgvPpk7y8pZUrAibjAcsmyKQzQiQ9cbjMbhx-GUWVNltVqTj6lv2Jv70sP1nuCFPA== 李华慰 井底之蛙 2016-0

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务

分库分表,顾名思义,就是把原本存储于一个库一张表的数据分块存储到多个库多张表上.对于大型互联网应用来说,当一张表的数据量达到百万.千万时,数据库每执行一次查询所花的时间会变多,并且数据库面临着极高的并发访问.通过分库分表,使数据均衡地分布到多张表中,可以缩短数据查询所需要的时间,提高数据库的吞吐,减轻数据库压力. 一.垂直切分 将表按照功能模块.关系密切程度划分出来,部署到不同的库上.常见的分成6大库: 1)用户类库:用于保存了用户的相关信息.例如:db_user,db_system,db_co

概述 分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表.在我们的业务(web应用)中,关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展.那么在我们的业务中,是否真的有必要进行分库分表,就可以从上面几个条件来考虑. · 单机储存容量.您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈.比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T,那么在传统的单机储存中肯定是不够的. · 连接数.处理能力.在我们的用户量达到

分表和分区的区别: 一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看:mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N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,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (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 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

前言 我在上篇博客 "Spring Boot 的实践与思考" 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨. 1. 漫谈 在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点).首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去.其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 &quo

作者:老顾聊技术   搜云库技术团队  来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了.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. 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (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 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 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统业务逻辑和数据库sch

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

分表和分区的区别: 一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看:mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N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,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表

mysql分库分表 参考: https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53976153 https://blog.csdn.net/clevercode/article/details/50877580 https://www.cnblogs.com/phpper/p/6937896.html https://www.cnblogs.com/try-better-tomorrow/p/4987620.html 数据库分库分表策略的具体实现

之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离,也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力,但是存储的压力没有解决. 存储的压力说白了就是随着系统的演化,需求的增加,可能表的数量会逐渐增多,比如一段时间上个新功能就得加个表.并且随着用户量的增多类似用户表的行数肯定会增多,订单表的数据肯定会随着时间而增多,当这种数据量达到千万甚至上亿的时候,读写分离就已经满足不了,读写性能下降严重. 也就是一台服务器的资源例如CPU.内存.IO.磁盘等是有限的,所以这时候分库分表就上啦! 分库 分库讲白了

mysql分库分表 一.整体的切分方式 1.分库分表:即数据的切分就是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)中,以达到分散单台设备负载的效果 2.数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为如下两种切分模式 [1]垂直(纵向)切分:把单一的表拆分成多个表 / 将不相关的表,分散到不同的数据库(主机)上. 如:用户表.商品SKU表.交易Pay表,根据业务不同进行切分,将表切分到不同数据库上. 优点: (1).拆分后业务清晰,拆分规则明确 (2).系统之间进行整

书接上文 <一文快速入门分库分表(必修课)>,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃.看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒. 作为Sharding-JDBC 分库分表实战系列的开篇文章,我们在前文中回顾了一下分库分表的基础知识,对分库分表的拆分方式有了一定的了解,下边我们介绍一下 Sharding-JDBC 框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能

随着业务变得越来越复杂,用户越来越多,集中式的架构性能会出现巨大的问题,比如系统会越来越慢,而且时不时会宕机,所以必须要解决高性能和可用性的问题.这个时候数据库的优化就显得尤为重要,在说优化方案前,先分析下数据库性能瓶颈的原因有哪些:      1.1数据库性能瓶颈的分析            比如说在高并发的情况下连接数不够了.或者数据量太大,查询效率变得越来越低.或者是因为存储的问题,数据库所在的机器性能下降了.这些问题,归根结底都是受到了硬件的限制,比如 CPU,内存,磁盘,网络等等.在集

今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能点准备好环境. 一.Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.从最开始 S