简介 Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目.它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性.而且安装方便.配置的注释写的蛮详细的,都是中文. 主要功能 读写分离 从库负载均衡 IP过滤 自动分表 DBA可平滑上下线DB 自动摘除宕机的DB 相关链接 Mysql中间件产品比较:http://songwie.com/articlelist/44 Atlas的安装:h

[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

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

前言 公司最近在搞服务分离,数据切分方面的东西,因为单张包裹表的数据量实在是太大,并且还在以每天60W的量增长. 之前了解过数据库的分库分表,读过几篇博文,但就只知道个模糊概念, 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的. 今天看了一下午的数据库分库分表,看了很多文章,现在做个总结,“摘抄”下来.(但更期待后期的实操) 会从以下几个方面说起: 第一部分:实际网站发展过程中面临的问题. 第二部分:有哪几种切分方式,垂直和水平的区别和适用面. 第三部分:目前市面有的一些开源产品,技术,它们的优缺点是什么.

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

0 引言 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. 1 分表 1.1 大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干表 某网站现在的数据量至多是5000万条,可以设计每张表容纳的数据量是500

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库

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

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

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

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

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

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&

中间件, 如果仅仅作为一名用户的话, 主要关注一下如何使用即可, 大多数情况下也就是配置. 下面简单的介绍一下支付宝的分库分表中间件--->zdal在web项目中的配置. 1, 在网上查阅相关资料时, 有人说该项目已经开源, 但所附的github链接已经打不开了. 索性直接在github中搜索"zdal", 可惜结果也是寥寥无几. 有一个较为全面的, 在这里附上链接: https://github.com/lanxiuwang/zdal; 仔细一看, 居然是源码, 有兴趣的可以f

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

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

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

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