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.

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

[Mysql主从复制]解决的问题数据分布:比如一共150台机器,分别往电信.网通.移动各放50台,这样无论在哪个网络访问都很快.其次按照地域,比如国内国外,北方南方,这样地域性访问解决了.负载均衡:Mysql读写分离,读写分开了,解决了部分服务器的压力,均衡分开.数据备份:比如100台机器,实际数据是一样的,这样可以说每台机器都是数据备份.高可用性和容错性:1台机器挂掉了无所谓,因为还有99台机器.实现原理:Mysql支持单向.异步复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或者多个其他服务器

一.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ja

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog

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

在MYSQL分库分表中我们一般是基于数据量比较大的时间对mysql数据库一种优化的做法,下面我简单的介绍一下mysql分表与分库的简单做法. .分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大概是这

MySQL分库备份脚本 #脚本详细内容 [root@db02 scripts]# cat /server/scripts/Store_backup.sh #!/bin/sh MYUSER=root MYPASS=yangliheng SOCKET=/data//mysql.sock MYLOGIN="mysql -u$MYUSER -p$MYPASS -S $SOCKET" MYDUMP="mysqldump -u$MYUSER -p$MYPASS -S$SOCKET -B&

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

本文来自http://www.xuliangwei.com/xubusi/252.html 免费视频讲解见 http://edu.51cto.com/course/course_id-5064.html 原文:http://blog.51cto.com/oldboy/1665163--------------18道Shell高级编程企业实战题及参考答案 企业Shell实战-MySQL分库分表备份 今天是2015年的最后一天,大家都开心的跨年,而我还在苦逼的呵呵—省略 此处内容来自老男孩教育old

查询不在分库键上怎么办,扫描所有库?由于分库了,每个库扫描很快?所以比单个表的扫描肯定快,可以这样理解吗. 多表jion怎么弄,把内层表发给每个分库吗? citus,tidb 都有这些问题,citus是底层为pg,tidb底层是kv库crocksdb,他们怎么解决的? -citus是区分了分库表和本地表,一般推荐配置一个分库表,因此不存在上面问题,但也挺傻瓜的. -tidb目前还没看到相关信息,我的思路是将涉及到jion的表都读到内存进行jion,多个节点同时读,读取速度应该可以.那和mysql

❝ 借助MyCat来实现MySQL的分库分表落地,没有实现过的,或者没了解过的可以看看 ❞ 前言 在之前写过一篇关于mysql分库分表的文章,那篇文章只是给大家提供了一个思路,但是回复下面有很多说是细节问题没有提到.所以咔咔就在出了这篇文章. 本文只是针对其中的一个细节而已,比如如何落地MySQL的分库分表,本文使用数据库中间件MyCat来实现. 其中还有最多的回复是分库分表后的分页查询如何操作,这个问题也会在后文继续写到. 关于MySQL分库分表这个真正落地使用中间还有很多的问题,咔咔尽量把解

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

转自:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈.单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限.本文总结了分库分表的相关概念.全局ID的生成策略.分片策略.平滑扩容方案.以及流行的方案. 1 分库分表概述在业务量不大时,单库单表即可支撑. 当数据量过大存储不下.或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表. 1.1 分库分表相关术语读写分离: 不同的数据库,同步相同的数

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

介绍 背景 当表的个数达到了几百千万张表时,众多的业务模块都访问这个数据库,压力会比较大,考虑对其进行分库 当表的数据达到几千万级别,在做很多操作都比较吃力,考虑对其进行分库或分表 数据切分(sharding)方案 数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式: 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,按照行切分成不同的表或者切分到不同的库中 如何理解垂直切分? 垂直分库:主要解决的问题是单个数据库中

分表后怎么做全文搜索 1.merge方式分表(不好) 2. 使用 sql union 3 使用Sphinx全文检索引擎 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,s

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

一 简介:分库分表的理解二 具体: 1 当由于单台DB业务增长导致的服务器压力时,就必须横向进行扩展              2 本文仅从中间层观点进行分析三 现有方案  方案1 sharding家族 Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架,在JDBC层提供上述核心功能,使用方式与正常的JDBC方式如出一辙,面向Java开发的用户. Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本,大家可以把它当成升级版的MySQL数据库使用.独立部署后,即可按照正常M

原文链接:http://www.jianshu.com/p/89311703b320 传统的分库分表传统的分库分表都是通过应用层逻辑实现的,对于数据库层面来说,都是普通的表和库.分库分库的原因 首先,在单台数据库服务器性能足够的情况下,分库对于数据库性能是没有影响的.在数据库存储上,database只起到一个namespace的作用.database中的表文件存储在一个以database名命名的文件夹中.比如下面的employees数据库: mysql> show tables in emplo

为什么使用分库分表? 如下内容,引用自 Sharding Sphere 的文档,写的很大气. <ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片> 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 1)性能 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降. 同时,高并发访问请求也使得集