多个数据库 配置: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, 'db2': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, } 写入到 指定数据库 python manage.

原文地址:MySQL数据库分表的3种方法作者:dreamboycx 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果.在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间.其实这二个是一回事,等待的同时,肯

近期zabbix数据库占用的io高,在页面查看图形很慢,而且数据表已经很大,将采用把数据库的数据目录移到新的磁盘,将几个大表进行分表操作 一.数据迁移: 1.数据同步到新的磁盘上,先停止mysql(不停止同步的话就有问题): systemctl stop mariadb rsync -av /var/lib/mysql/ /mysql_data/ 2.修改mysql的配置文件/etc/my.cnf: datadir=/mysql_data 3.启动mysql: systemctl stop ma

数据库分片(shard)是一种在数据库的某些表变得特别大的时候采用的一种技术. 通过按照一定的维度将表切分,可以使该表在常用的检索中保持较高的效率,而那些不常用的记录则保存在低访问表中.比如:销售记录按照时间来切分.(横向切分) 也可以根据地域进行拆分,使得每个地区访问自己的表从而进行负载均衡.(纵向切分) 也可以纵横切分,使表拆的更细致. 也可以分库,让不同的数据存放在不同的服务器上,从而进一步均衡负载. 当遇到这样的事情的时候,如果不是采用了MongoDB这种自动拆表的工具,一般来说,都要自

2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.

大数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o). 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结. 数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条.但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此. 为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的: 有一个实时数据表,THTF_TABLE_AI,以及历史数据表,THTF_TABLE_AI_HIS 实时数据表

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/46882777 未经博主同意不得转载. 1,业务需求 比方一个社交软件,比方像腾讯的qq. 能够进行群聊天(gid),也能够单人聊天. 这里面使用到了数据库中间件mycat,和mysql数据表分区. 关于mycat分区參考: [ 数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat] http://blog.csdn.net/freewebsys/article/detail

面对当今大数据存储,设想当mysql中一个表的总记录超过1000W,会出现性能的大幅度下降吗? 答案是肯定的,一个表的总记录超过1000W,在操作系统层面检索也是效率非常低的   解决方案: 目前针对海量数据的优化有两种方法: 1.大表拆小表的方式(主要有分表和分区两者技术) (1)分表技术 垂直分割 优势:降低高并发情况下,对于表的锁定. 不足:对于单表来说,随着数据库的记录增多,读写压力将进一步增大.     水平分割   如果单表的IO压力大,可以考虑用水平分割,其原理就是通过hash算法

为什么要分表,分库: 当我们的数据表数据量,訪问量非常大.或者是使用频繁的时候,一个数据表已经不能承受如此大的数据訪问和存储,所以,为了减轻数据库的负担,加快数据的存储,就须要将一张表分成多张,及将一类数据存入不同的几张表,当分表已经不能满足需求是,我们还能够分库,及用几个数据库存储. 分表会随着需求和功能的不同有不同的实现方法.以下是我做项目中的一个样例: 需求:product.product_price两张表是一对多的关系,及产品和产品每日的价格,一个产品相应几种价格,如今因为产品表数据量非

项目开发中,我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多.以至于查询书读变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈. 当出现这种情况时,我们可以考虑分表,即将单个数据库表进行拆分,拆分成多个数据表,然后用户访问的时候,根据一定的算法,让用户访问不同的表,这样数据分散到多个数据表中,减少了单个数据表的访问压力.提升了数据库访问性能. 我们可以进行简单的设想:现在有一个表products存储产品信息,现在有100万用户在线访问,就要进行至少100万次请求,现在

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 准备工作: 请先在服务器上面安装Mycat,安装教程:https://blog.csdn.net/xlecho/article/details/102755484 了解一下他的核心配置文件:Server.xml详解.schema.xml详解.rule.xml详解 准备三台服务器,都需要安装mysql 搭建

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用. 虽说MySQL单表可以存储10亿级的数据,但这个时候性能非常差.既然一张表无法搞定,那么就想办法将数据放到多个地方来解决问题吧,于是,数据库分库分表的方案便产生了,目前比较普遍的方案有三个:分区,分库分表,NoSQL/NewSQL. 在实际的项目中,往往是这三种方案的结合来解决问题,目

转自https://www.cnblogs.com/jajian/p/11101213.html 传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单

今天接到一个需求:要对一个物理分表的逻辑表进行查询统计.而数据库用的是公司自己研发的产品,考虑的到公司产品的特点以及业务的需求,该逻辑表是按年月进行分表的,而非分区.我们来看一下,在按时间段进行查询统计的时候,会有哪些问题: 需要对多个表查询,且表个数不确定 时间跨度越大,查询等等表个数越多,对应查询时间也会越长 如何解决?一起来看一下 分表与分区 目的 既然谈到数据的分表与分区,那我们来简单了解一下.先说一下分表与分区的目的.我们日常开发中都会经常遇到百万或千万级的数据大表,这些表数据量大,数

Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

当项目上线后,随着用户的增长,有些数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模的时候(例如100万条),查询,读取性能就下降得很厉害,这时,我们就要考虑分表. 更新表数据时会导致索引更新,当单表数据量很大时这个过程比较耗时,这就是为什么对大表进行新增操作会比较慢的原因,并且更新表数据会进行表级锁或者行锁,这样就导致其他操作等待. 所以我们将大表拆分为多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上.由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的

当项目上线后,随着用户的增长,有些数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模的时候(例如100万条),查询,读取性能就下降得很厉害,这时,我们就要考虑分表. 更新表数据时会导致索引更新,当单表数据量很大时这个过程比较耗时,这就是为什么对大表进行新增操作会比较慢的原因,并且更新表数据会进行表级锁或者行锁,这样就导致其他操作等待. 所以我们将大表拆分为多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上.由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的

当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度.笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表.具体实现过程如下: 首先创建100张表: $i=0; while($i<=99){ echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` ( `full_code` char(10) NOT NULL, `create_time` int(10) unsigned NOT N

建立表单 django通过设置类来快速建表,打开models.py 例: from __future__ import unicode_literals from django.db import models # Create your models here. # 新建一个类叫user,其实就是新建一张叫user的表 class user(models.Model): username = models.CharField(max_length = 20) password = models