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

mysql语句的优化有局限性,mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的,那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况,那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解) 水平分表: 如上图所示:另外三张表表结构是一样的 只不过把数据进行分别存放在这三张表中,如果要insert 或者query 那么都需要对id进行取余 然后table名进行拼接,那么就是一张完整的table_name 但是如果我需要对name进行分表呢 或者对email呢? 那么就需要用MD5进行加密 因为

坚信数据库的物理设计在对高级数据库的性能影响上远比其他因素重要.给大家说一下经过专家对Oracle的研究,他们解释了为什么拙劣的物理设计是数据库停机(无论是有计划的还是没计划的)背后的主要原因.但在这点上俺还是坚持DBA如果想要高性能的数据库就必须在数据库的物理设计上多思考的观点,这样才能减少响应时间使终端用户满意而不是引来骂声一片. 今天的文章是MySQL5.1的发布带来了设计超强动力数据库的强有力的武器,任何MySQL的DBA都应该尽快学习并使用它.俺觉得如果能很好滴使用这个5.1版带来的新

表分割有两种方式: 1.水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用. •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. •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. •需要把数据存放到多个介质上. 水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作.在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来

本文引用于http://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/51147029 MySQL 高可用:mysql+mycat实现数据库分片(分库分表) 什么是MYCAT: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

当单表数据太多时,我们可以水平划分,参考 SqlServer 分区视图实现水平分表 ,水平划分可以提高表的一些性能. 而 垂直分表 则相对很少见到和用到,因为这可能是数据库设计上的问题了.如果数据库中一张表有部分字段几乎从不不更改但经常查询,而部分字段的数据频繁更改,这种设计放到同一个表中就不合理了,相互影响太大了.在已存在改情况的表的时候,可以考虑按列拆分表,即垂直拆分. 由于垂直分表的案例比较少,最近因为存在这样的表,所以个人捣鼓了一下. 源表设计结构: -- 源表 CREATE TABLE

当单表数据太多时.我们能够水平划分,參考 SqlServer 分区视图实现水平分表 ,水平划分能够提高表的一些性能. 而 垂直分表 则相对非常少见到和用到,由于这可能是数据库设计上的问题了.假设数据库中一张表有部分字段差点儿从不不更改但常常查询,而部分字段的数据频繁更改.这样的设计放到同一个表中就不合理了,相互影响太大了.在已存在改情况的表的时候,能够考虑按列拆分表,即垂直拆分. 由于垂直分表的案例比較少,近期由于存在这种表,所以个人捣鼓了一下. 源表设计结构: -- 源表 CREATE TAB

原文:https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 同类参考:[转]数据库的分库分表基本思想 数据库分库分表思路   一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(S

## 什么是mycat ```basic 1.一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 2.支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 3.一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 4.一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 5.结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 6.一个新颖的数据库中间件产品 ``` ## Mycat原理 ​ 然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当

一.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

一.背景 在业务场景开发的过程中, 随着数据量的增加,相同表结构不同表名的分表策略是常用的方案选择之一.如下以golang做为后端业务开发,尝试修改beego的orm库做一个相同表结构不同表名的分表实现. 二.orm相同表结构不同表名的修改逻辑 三.orm分表对比 操 作 不分表代码使用 分表代码使用 写 入 o := orm.NewOrm() user := User{Name: "slene"} // insert id, err := o.Insert(&user) o

根据经验,Mysql表数据一般达到百万级别,查询效率会很低,容易造成表锁,甚至堆积很多连接,直接挂掉:水平分表能够很大程度较少这些压力. 1.按时间分表 这种分表方式有一定的局限性,当数据有较强的实效性,如微博发送记录.微信消息记录等,这种数据很少有用户会查询几个月前的数据,如就可以按月分表.2.按区间范围分表 一般在有严格的自增id需求上,如按照user_id水平分表:table_1  user_id从1~100wtable_2  user_id从101~200wtable_3  user_i

分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的"大数据库集群" 支持事务.

系统针对5000台终端测试结果 索引 目标:优化查询速度3秒以内 需要优化.尽量避免使用select * 来查询对象.使用到哪些属性值就查询出哪些使用即可 首页页面: 设备-组织查询 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 200毫秒 优化后耗时19毫秒 设备-在线 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 210毫秒 优化后耗时11毫秒 设备-版本 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 230毫秒 优化后耗时1

MySQL分库分表总结: 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. 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use

  创建user1和user2两个分表 建表语句如下:只是表名不一样,其他字段信息及主键一致. CREATE TABLE IF NOT EXISTS user1( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(50) DEFAULT NULL, sex INT(1) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (id) )ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit

//businessId分表目标值,tableSize:表数量,tableSuffix:表后缀 public static String getTableSuffix(String businessId,long tableSize,String tableSuffix){ //获取目标hash值 long routeValue = Math.abs(businessId.hashCode()); long index = routeValue%tableSize; String format

CREATE TABLE table_name1 LIKE table_name ALTER TABLE test AUTO_INCREMENT=x