--1.创建主表 CREATE TABLE tbl_partition ( date_key date, hour_key smallint, client_key integer, item_key integer, account integer, expense numeric ); --2.创建多个分表.每个分区表必须继承自主表,并且正常情况下都不要为这些分区表添加任何新的列. CREATE TABLE tbl_partition_2016_01() inherits (tbl_part

在我们的项目发展到一定阶段之后,随着数据量的增大,分库分表就变成了一件非常自然的事情.常见的分库分表方式有两种:客户端模式和服务器模式,这两种的典型代表有sharding-jdbc和MyCat.所谓的客户端模式是指在各个连接数据库的客户端中引用额外提供的jar包,以对连接数据库的过程进行封装,从而达到根据客户端的配置,将不同的请求分发到不同的数据库中的目的:而服务端模式是指,搭建一个数据库服务,这个服务只是架设在真实数据库集群前的一个代理层,其能够正常接收和解析客户端传入的SQL语句,然后根据其

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

mysql分表方法: 方法一. 做数据库集群! 主从数据库 双向热备份(或一对多的数据库实时备份策略),这样可将数据库查询分摊到几个服务器去(可跟服务器负载均衡结合起来架构) 优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大. 方法二. 根据特殊情况,按照特定规则分表:比如 用户聊天表,message_00,message_01,message_02……….message_98,message_99.然后根据用户的ID

comment_table表 comment表 comment_data_x表 我们留意到: comment_table表统计每个comment_data_x表里面有多少条记录, comment表只是记录文章id和tableid, 而comment_data_x则是记录评论信息. 实际上,v9的分表逻辑很简单,如果某个文章要新增评论,则判断comment表有无记录,有则这条记录不进行分表判断,若无记录,则判断comment_table的最后一个表是否达到了分表的条件. if (!$comment

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

目前,比较流行的分表为2倍扩容. 表A(id, name, age, sex) 基于自增id分表, 通过触发器先同步A到B, 程序通过mod 2操作数据,然后drop掉触发器,在 删除两个A表的偶数id, B表的奇数id.在alter table A engine=InnoDB;去除索引碎片.依次类推2个表分解成四个表,四个变8个表.. 这样,大表的负载降低提高表的利用率. (表聚合待续)

mysql单表数据量巨大时,查询性能会很差,经常遇到的是存储日志相关的数据会每天产生大量的数据. 这里提供单表拆分成多表存储的三个思路: 一,固定N张表,ID取模存储 预先创建好N张表,记录按ID取模存储到相应的表中. 优点:简单粗暴 缺点: 受ID模式,预先创建好表的数量,不易扩展和改动. 按ID查询方便,但按时间查询就比较麻烦. 数据量大时迁移会影响性能. 例如:表test 拆分到100张表中 INSERT INTO test{$i} SELECT * FROM test WHERE id%

MS-SQL读写分离将从以下知识点进行展开: 以下截图内容来自博主:https://www.cnblogs.com/echosong/p/3603270.html 1.本地发布(写库如:centerdb) 2.本地订阅(查询库如:querydb) 具体操作流程如下: 1.本地发布 1.1.本地以SQL Server2008服务器为例 1.2.新建发布向导 1.3选择数据元位置 1.4.选择同步的数据库对象 1.5发布复制类型 1.6设置同步计划 1.7设置代理安全性 1.8发布完成取名字 2.本

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情

一.分片策略 Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy):数据被分配的目标数据源 表分片策略(TableShardingStrategy):数据被分配的目标表 两种分片策略API完全相同,但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的(即:先分库然后才有分表) 二.分片算法 Sharding分片策略继承自ShardingStrategy,提供了5种分片策略: 由于分片算法和业务实现紧密相关,因此Sharding-JDBC并

一.MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分.主从复制.读写分离.数据库分库与分表等.这篇文章主要讲述数据库分库与分表 (1)业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分. 业务起步初始,为了加快应用上线和快速迭代,很多应用都采用集中式的架构.随着业务系统的扩大,系统变得越来越复杂,越来越难以维护,开发效率变得越

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

最近在开发一个新的项目,可能会产生大数据量,需要对部分表进行分表操作,故来研究学习MySQL的分表功能. 由于实验报告已经写成Exlce文件了,各位看过就直接下载吧:MySQL分表分析报告.xls 以下是此次实验的结论: Insert时,分表和不分表的性能所差无几: 大量数据Insert时,大量数据整合成一条Sql的性能比逐个Insert的性能提高很多: 分表与否并不影响查询操作,其返回的结果还是和不分表的是一样的: 实际数据的存储,并不是完全按照分表策略执行的,会存在一定的偏差: 查询如果不是

一.使用中间件的好处 使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改.因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点, 你进行写操作时,你的轮询求模的数据量就要修改.但是中间件的维护也很麻烦的. 二.各种中间件 1.MYSQL官方的mysqlProxy,它可以实现读写分离,但是它使用率很低,搞笑的是MySQL官方都不推荐使用. 2.Amoeba:这是阿里巴巴工程司写的,是开源的.使用也很少. 3.mycat 4.Shar

先丢代码地址 https://gitee.com/a247292980/sharding-jdbc 再丢pom.xml的dependency <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spring.version>3.2.5.RELEASE</spring.version> <mybatis.version>3.2.

当项目上线后,随着用户的增长,有些数据表的规模会以几何级增长,当数据达到一定规模的时候(例如100万条),查询,读取性能就下降得很厉害,这时,我们就要考虑分表. 更新表数据时会导致索引更新,当单表数据量很大时这个过程比较耗时,这就是为什么对大表进行新增操作会比较慢的原因,并且更新表数据会进行表级锁或者行锁,这样就导致其他操作等待. 所以我们将大表拆分为多个子表,那么在更新或者查询数据的时候,压力会分散到不同的表上.由于分表之后每个表的数据较小,不管是查询还是更新都极大的提高了速度,即使出现最坏的

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行分库分表. 1.有关Sharding-JDBC 有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ shardingsphere文档地址是:https://shardings