数据库读写分离Master-Slave 一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多,数据库操作往往会变慢,这时我们需要一些有效的优化手段来提高数据库的执行速度:如SQL优化.表结构优化.索引优化.引擎优化和读写分离优化等手段. 1.SQL优化(简单列几点): 尽量避免用SELECT*:只查询一条记录时使用limit1:使用连接查询代替子查询:尽量使用一些能通过索引查询的关键字. 2.表结构优化: 尽量使用数字类型字段,提高对比效率:长度不变且对查询速度要求高的数据可以考虑使用char,否则使用v

Spring加Mybatis实现MySQL数据库主从读写分离 ,实现的原理是配置了多套数据源,相应的sqlsessionfactory,transactionmanager和事务代理各配置了一套,如果从库或数据库有多个的时候,需要配置的信息会越来越多,远远不够优雅,在我们编程界有一个规    范:约定优于配置.所以就用Sping的aop实现了一个简单的数据库分离方案,具体实现代码放在了Github上,地址如下: https://github.com/bridgeli/practical-util

一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave,在进行写操作的时候访问主数据库Master.这样的话就减轻了一台服务器的压力. 在进行读写分离案

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

数据库的读写分离简单的说是把对数据库的读和写操作分开对应不同的数据库服务器,这样能有效地减轻数据库压力,也能减轻io压力. 主(master)数据库提供写操作,从(slave)数据库提供读操作,其实在很多系统中,主要是读的操作. 当主(master)数据库进行写操作时,数据要同步到从(slave)的数据库,这样才能有效保证数据库完整性.主(master)数据库同步到从(slave)数据库,从数据库一般由多台数据库组成这样才能达到减轻压力的目的.这里还要注意处理好负载均衡. 使用spring的动态

使用spring的动态路由实现数据库负载均衡 系统中存在的多台服务器是"地位相当"的,不过,同一时间他们都处于活动(Active)状态,处于负载均衡等因素考虑,数据访问请求需要在这几台数据库服务器之间进行合理分配, 这个时候,通过统一的一个DataSource来屏蔽这种请求分配的需求,从而屏蔽数据访问类与具体DataSource的耦合: 系统中存在的多台数据库服务器现在地位可能相当也可能不相当,但数据访问类在系统启动时间无法明确到底应该使用哪一个数据源进行数据访问,而必须在系统运行期间

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 废话不多说,多数据源配置和主从数据配置原理一样 1.首先配置  jdbc.prope

1.介绍 MySQL数据库设置读写分离,可以使对数据库的写操作和读操作在不同服务器上执行,提高并发量和响应速度.现在的网站一般大点的,都采用有数据库主从分离.读写分离,既起到备份作用也可以减轻数据库的读写的压力,一直听说过这些,但是从来没有亲自动手实践过,今天有时间实践一下,记录下过程. 2.环境准备 我准备了两台服务器,一个是本机PC,一个是远程服务器,分别在两台机子上装有Mysql数据库MySQL安装我就不介绍了,这里需要注意的是:MySQL安装的版本最好一致,如果不一致,低版本向高版本读的

看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操作在Master数据库执行(主数据库),将每次在Master执行的记录同步到各个Slave上去,实现数据库主从同步的操作,这也是构建数据库集群的看了好久的SpringBoot结合MyBatista实现读写,但是一直没有勇气实现他,今天终于接触到了读写分离的东西,读写分离就是讲读操作执行在Slave数据库(从数据库),写操

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

参考:https://www.cnblogs.com/liuyisai/p/6009379.html 一,Amoeba是什么 Amoeba(变形虫)项目,专注 分布式数据库 proxy 开发.座落与Client.DB Server(s)之间.对客户端透明.具有负载均衡.高可用性.sql过滤.读写分离.可路由相关的query到目标数据库.可并发请求多台数据库合并结果. 主要解决: • 降低 数据切分带来的复杂多数据库结构 • 提供切分规则并降低 数据切分规则 给应用带来的影响 • 降低db 与客户

http://www.efwww.com/forum.php?mod=viewthread&tid=4870 马上注册,下载更多源码,让你轻松玩转微信公众平台. 您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册  x [MYSQL数据库主从分离准备]1.主服务器数据库准备     首先安装主数据库:这段内容大家问度娘   1.1配置主数据库my.ini     打开my.ini,在[mysqld]下面添加以下参数 #开启MYSQL二进制日志 log-bin=mysql-bin #服务器ID不能

MySQL数据库读写分离.读负载均衡方案选择 一.MySQL Cluster外键所关联的记录在别的分片节点中性能很差对需要进行分片的表需要修改引擎Innodb为NDB因此MySQL Cluster不适合存在大量外键约束,引擎为Innodb的数据库 二.Galera Cluster多个服务能同时被读写,无延迟复制,不会产生数据丢失热备用.支持InnoDB引擎对应用程序透明:应用程序不需作修改.新增服务器时,不需手工复制数据库到新的节点.应用案例超过2000多家外国企业使用.Galera Clust

使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析 原创 2016-12-29 徐刘根 Java后端技术 一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问

centos  MySQL主从配置 ntsysv   chkconfig  setup命令  配置MySQL 主从 子shell  MySQL备份  kill命令  pid文件  discuz!论坛数据库读写分离  双主搭建   mysql.history   第二十九节课 搭建主从过程中先要slave stop   搭建好之后再slave start避免出错 ntsysv:图形界面服务管理工具chkconfig:命令行服务管理工具setup命令:图形界面管理工具 上半节课 ntsysv chk

一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave,在进行写操作的时候访问主数据库Master.这样的话就减轻了一台服务器的压力. 在进行读写分离案

http://blog.jobbole.com/103496/ 为了减轻数据库的压力,一般会使用数据库主从(master/slave)的方式,但是这种方式会给应用程序带来一定的麻烦,比如说,应用程序如何做到把数据写到master库,而读取数据的时候,从slave库读取.如果应用程序判断失误,把数据写入到slave库,会给系统造成致命的打击. 解决读写分离的方案很多,常用的有SQL解析.动态设置数据源.SQL解析主要是通过分析sql语句是insert/select/update/delete中的哪

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

Amoeba+Mysql实现数据库读写分离 一.Amoeba 是什么 Amoeba(变形虫)项目,专注 分布式数据库 proxy 开发.座落与Client.DB Server(s)之间.对客户端透明.具有负载均衡.高可用性.sql过滤.读写分离.可路由相关的query到目标数据库.可并发请求多台数据库合并结果. 主要解决: • 降低 数据切分带来的复杂多数据库结构 • 提供切分规则并降低 数据切分规则 给应用带来的影响 • 降低db 与客户端的连接数 • 读写分离 二.为什么要用Amoeba 目