转自:http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-2086198/ MySQL订单分库分表多维度查询  MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询. 以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.需要查询全部64台服务器.在分页的情况下,更加恶化.比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务

1.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样子: 代码如下: <?php for($i=0;$i< 100; $i++ ){ //echo "CREATE TABLE d

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

Mycat是一个开源的分布式数据库系统,不同于oracle和mysql,Mycat并没有存储引擎,但是Mycat实现了mysql协议,前段用户可以把它当做一个Proxy.其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端mysql存储引擎里面.最新版本的Mycat不仅支持mysql,还可以支持MS SqlServer,Oracle,DB2等关系型数据库,而且还支持MongoDB这种NoSQL.Mycat对调用者屏蔽了后端存储具体实现. Mycat的原理是先拦截用户的SQL语句并做分

前言: 分库分表,在本节里是水平切分,就是多个数据库里包含的表是一模一样的. 只是把字段散列的分到不同的库中. 实践: 1.修改schema.xml 这里是在同一台服务器上建立了4个数据库db1,db2,db3,db4 <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.my

在互联网公司或者一些并发量比较大的项目,虽然有各种项目架构设计.NoSQL.MQ.ES等解决比较高的并发访问,但是对于数据库来说,压力 还是太大,这时候即使数据库架构.表结构.索引等都设计的很好了,但是还是扛不住的,主从复制通过读写分离缓解读负载.但是像淘宝这种项目, 单一数据库肯定是不行的,为了解决这个问题,就可以使用分库分表 PS:这是一篇学习博客,本人没实操过,适合作为入门了解或者面试,如果深入了解,请自行百度大佬的文章 分库分表的方式: 1.把一个实例的多个数据库拆分到不同的实例,这个实

转载别人 一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表.第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含join

文章结束给大家来个程序员笑话:[M] 1.mysql的目录:在rpm或者yum安装时:/var/lib/mysql  在编译安装时默许目录:/usr/local/mysql 2.用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的, 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在点有两个说法, 第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默许参数启动, 第二种说法,MySQL在启动时主动应用/usr/share/mysq

MySQL主从复制 MySQL的主从复制只能保证主机对外提供服务,从机是不提供服务的,只是在后台为主机进行备份数据 首先我们说说主从复制的原理,这个是必须要理解的玩意儿: 理解: MySQL之间的数据复制的基础就是二进制日志文件bin log ,Master的所有操作都会纪录在二进制日志文件中,其他MySQL通过一个IO线程与其进行通信,监控这个日志文件的变化,并将变化赋值到Slave的中继日志relay中,然后SQL线程会执行中继日志中的相关操作,以此实现主从数据库的一致性,也就是主从复制 主

雪花算法 Redis生成主键

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

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

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

数据存储演进思路一: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. 数据存储演进思路二: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

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

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

数据存储演进思路一: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. 数据存储演进思路二: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

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据

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