一.前言 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1. 分布式全局唯一id 2. 分片规则和策略 3. 跨分片技术问题 4. 跨分片事物问题 下面我们来看一下Mycat是如何解决分布式全局唯一id的问题的 二.Mycat全局序列号 Mycat保证id唯一的方式有如下几个: 1)本地文件方式 2)数据库方式 3)时间戳方式 4)ZKID生成器 5)ZK递增ID 推荐使用第4,5种 以上5中方式都要统一在server.xml文件中开启全

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

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

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://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

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

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&

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

❝ 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

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID——来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID--来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

转载一篇博客,里面有很多的知识和思想值得我们去思考. —————————————————————————————————————————————————————————————————————— 在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成

一.分库分表的背景 在数据爆炸的年代,单表数据达到千万级别,甚至过亿的量,都是很常见的情景.这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了,select个半天都出不来数据,这时候业务已经难以维系.不得已,分库分表提上日程,我们的目的很简单,减小数据库的压力,缩短表的操作时间. 二.如何进行数据切分 数据切分(Sharding),简单的来说,就是通过某种特定的条件,将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库(主机)中,从而达到分散单台机器负载的情况,即分库分表.根据数据切分规则的不同,主要有两

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.

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

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user_0000,user_0001等