参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/wl8h6LIQUHztVuVbjfsU3Q  作者:尹吉欢 当一个项目量增大,数据表数量增多时,就需要对数据表进行垂直拆分,比如:把会员相关的表放到一个库里,订单相关的表放一个库,商品库存的表放一个库里.垂直拆分后,项目中就需要读取多个数据源,根据表不同动态切换数据源进行操作: 垂直拆分的优点:拆分之后业务规划清晰,数据维护简单,分担了数据集中存储的压力. 垂直拆分的缺点:缺点也很明显,多表join查询无法实现,只能通过

经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? 可是好景不长,业务发展是在太快了.数据库中的数据量猛增,由于所有表都在一个数据库中,导致服务器本地存储快满了. 从上图我们可以看的出来,由于表的数量较多,每个表的数据量也较大,但是还没到水平拆分的地步.目前遇到的问题是服务器的存储不够了,短期内还不用水平拆分,那么方案呼之欲出了:垂直拆分. 解释下什么是垂直拆分? 我们都知道,一个数据库它是由N张表构成,每个表存储的

  垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例) 数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例)   案例:     简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万   垂直拆分: 解决问题: 表与表之间的io竞争 不解决问题: 单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个serve

转:http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么

前言:说到优化mysql,总会有这么个回答:水平拆分,垂直拆分,那么我们就来说说什么是水平拆分,垂直拆分. 一.垂直拆分 说明:一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面. 解释:专库专用 优点: 1.拆分后业务清晰,拆分规则明确. 2.系统之间整合或扩展容易. 3.数据维护简单. 缺点: 1.部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度. 2.受每种业务不同的限制存在单

目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求.这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量,从而提高查询速度,一般分表的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况. 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 这里写图片描述  通常情况

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NDQ3MjQxNA==&mid=2247488833&idx=1&sn=4f5fe577521431ea7f34a2a62be10382 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. 分库分表方案:分库分表方案最主要就是路由算法,把路由的ke

一.系统架构演变 1.1. 集中式架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本.此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键. 存在的问题: 代码耦合,开发维护困难无法针对不同模块进行针对性优化无法水平扩展单点容错率低,并发能力差1.2.垂直拆分 当访问量逐渐增大,单一应用无法满足需求,此时为了应对更高的并发和业务需求,我们根据业务功能对系统进行拆分: 优点: 系统拆分实现了流量分担,解决了并发问题可以针对不同模块进行优化方便水平

数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式.一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)拆分. 垂直拆分的优点:拆分后业务清晰,拆分规则明确系统之间进行整合或扩展很容易按照成本.应用的等级.应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理方便实现动静分离,冷热分离的数据库表的设

https://www.kancloud.cn/thinkphp/mysql-design-optimalize/39326 http://www.cnblogs.com/nixi8/tag/mysql/ 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关

http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么就到

最初知道水平垂直分表的时候是刚参加工作不久的时候,知道了这个概念,但是公司用户量和数据量始终没上来,所以也没用到过,知道有一天到了一家新公司后,这些才被应用到实际开发中,这里我就大概说说关于水平和垂直的拆分. 分表的概念还是比较好理解的,就拿本网站的评论表展开讲讲,源于数据量较大,当评论表有CURD操作时,单张表表现的可能有些力不从心,当然这里还能引申出关于读写速度的其他好多概念:数据库读写分离,NoSql等等. 垂直拆分:顾名思义是将表垂直着给拆掉,即:(下面是省略掉字段的一个表) +----

原文:数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat 1,关于Mycat Mycat情报 基于阿里的开源cobar ,可以用于生产系统中,目前在做如下的一些改进: 非阻塞IO的实现,相对于目前的cobar,并发性能大大提升,而且不会陷入假死状态 优化线程池的分配,目前cobar的线程池分配效率不高 修复cobar一些BUG 参考impala中的impala front部分的Java代码,实现高效的Map-Reduce,能够处理上亿的大数据量 实现自动分片特性,目前cobar需要手工分片

近端时间在面试,发现很多面试官或者面试都把数据的水平拆分合垂直拆分给搞混了,今天特意写了一篇博客来说说水平拆分和垂直拆分希望对程序猿们有所帮助. 数据库水平与垂直拆分: 垂直(纵向)拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库.商品库.用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同. 水平(横向)拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同. 数据表的水平与垂直拆分: 垂直拆分:按字段功能主次拆分,比如最常见的商品表.商品图片表.商品详细信息...表与表之间的结构

Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 原创: 尹吉欢 猿天地 今天 经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章:Sharding-JDBC:查询量大如何优化? 可是好景不长,业务发展是在太快了.数据库中的数据量猛增,由于所有表都在一个数据库中,导致服务器本地存储快满了. 从上图我们可以看的出来,由于表的数量较多,每个表的数据量也较大,但是还没到水平拆分的地步.目前遇到的问题是服务器的存储不够了,短期内还不用水平拆分,那么方案呼之欲出了:垂直拆分. 解

剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

作者介绍 张秀云,网名飞鸿无痕,现任职于腾讯,负责腾讯金融数据库的运维和优化工作.2007年开始从事运维方面的工作,经历过网络管理员.Linux运维工程师.DBA.分布式存储运维等多个IT职位.对Linux运维.MySQL数据库.分布式存储有丰富的经验. 近开始负责财付通数据库的相关维护工作,其中有几套系统使用的Spider引擎,为了以后能更好地对这套系统进行维护,对Spider做了一些功课,将Spider引擎的功能.使用场景.部署.实战测试等做个简单的总结,希望同学们看完本文后能对Spider