汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 第一次引入文件组的概念:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 上次说了其他的解决方案(http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html),就是没有说水平分库,这次好好说下. 上次共享的第一份大数据,这次正好来演示一下水平分库 1.模拟部分数据 2.创建索引后,发现可以根据日期来分组 按数

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  汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 第一次引入文件组的概念:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 上次说了其他的解决方案(http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html),就是没有说水平分库,这次好好说下. 上次共享的第一份大数据,这次正好来演示一下水平分库 1.模拟部分数据 2.创建索引后,发现可以根据日期来分组

之前说过,如果一个数据库中要存储的数据量整体比较小,但是其中一个表存储的数据比较多,比如日志表,这时候就要考虑分表存储了:但是如果一个数据库整体存储的容量就比较大,该怎么办呢?这时候就需要考虑分库了,就是建立多个数据库保存数据.这里以答案为例,就算调查对象不是很多,但是参与调查的人数非常多,那么需要保存的数据量就会非常大,怎样将答案以一种规则保存到不同的数据库中就是现在需要考虑的问题(查询分库的问题未解决,先存档). 一.分库方法 分库分为水平分库和竖直分库两种类型. (1)水平分库 数据库之间

一.什么是水平分库 将一张表水平切分到多个库中 1.1分片原则 1.需要分片的表是少数的 2.能不切分尽量不要切分 3.日志表可以采取归档方式 4.选择合适的切分规则和分片建,确保数据分片均匀,否则依然存在性能瓶颈 5.尽量避免跨分片join操作,保证关联操作表在同一分片 1.2分片后如何处理查询 1.根据简单分片规则,对分片键进行路由到正确的后端物理数据库 2.如果不是使用分片键的话,将会遍历后端数据库,极大消耗性能 二.水平切分步骤 2.1根据业务状态确定要进行水平切分的表 读写频繁,访问量

1.需求分析

在说分库分表之前,先简单介绍下网站架构,这样有助于理解为何需要分库分表这种技术.因为所有的技术,大多都是因为业务的需要而产生的. 1.网站发展的第一阶段 大致架构如下,因为没有多少用户访问,所以单台服务器都搞定所有的事情,上面跑着数据库.资源站点.以及所有的业务站点. 2.网站发展的第二阶段 这个时候访问量开始增加,发现服务器的资源不够用了,用户体验越来越差,所以,第一想法,升级服务器配置.ok,暂时解决了问题,站点又能提供稳定且高效的服务. 3.网站发展的第三阶段 访问量持续增加,这个时候升级

一.前言 小编最近公司有个新的需求,数据量比较大,要涉及到分库分表.大概了解了一些主流的中间件,使用和网上资料比较多的是Mycat和sharding-jdbc,小编比较倾向于Mycat.原因很简单就是参考的资料比较多,教学比较多,小编经过一天的尝试,终于完成了!这篇主要是实战,一些知识点请自行百度,小编也是没有了解太多,最主要的目的是看一下效果!网上全使用Docker还是不多,而且很迷糊,小编进行补充,让大家少走弯路!! 写在前面: 本次简单的进行分库分表测试,测试分片规则是mod-long,简

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概  述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#com 以下内容皆为个人摸索,没有人专门指导(公司不给力啊!DBA和大牛都木有...),所以难免出错,如有错误欢迎指正,小子勇于接受批评~(*^__^*) ~ 水平分库分表和垂直分库分表,大家都经常谈,我说下我的理解,看图: 垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会. 垂

分享一下我研究SQLSERVER以来收集的笔记 前言 为什麽分享??因为像现在网上很多人攻城师那样,转行去卖水果,卖早餐,总有一日我也会离开这个行业的 由于本人不是在大公司上班工资很低,我希望有一天存到足够的钱离开这个行业,然后开一个面包店(现时的想法/梦想) 因为我知道开面包店还是可以实现的,相比起其他的梦想和想法来说,难度不是太大 做一个面包师傅,能看到每个食到自己做的面包的人的微笑,你说幸福不是从这里来的吗? 把自己所学到的东西分享出来,最起码自己曾经对SQLSERVER圈子作出过小小贡献

SQLServer性能优化专题 01.SQLServer性能优化之----强大的文件组----分盘存储(水平分库) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 02.SQLServer性能优化之---水平分库扩展 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6078512.html 03.SQLServer性能优化之---分表分库技术--(同义词+链接服务器) http://www.cnblogs.com/dunitian

源码:Sharding-JDBC(分库分表) 一.Sharding-JDBC介绍 1,介绍 Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中,之后该项目进入进入Apache孵化器,4.0版本之后的版本为Apache版本. ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计

基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表 Sharding-JDBC简介 Sharding配置示意图 1.水平分割 1.1 水平分库 1.2 水平分表 2.Shard-jdbc中间件 2.1 架构图 2.2 特点 3.项目案例 3.1 项目结构 3.2 数据库配置 3.3 核心代码块 3.3.1 数据源配置文件 3.3.2 数据库分库策略 3.3.3 数据表1分表策略 3.3.4 数据表2分表策略 3.3.5 数据源集成配置 3.3.6 测试代码执行流程 Sharding-JDBC简介

摘要:本文通过实际案例,说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表,实现数据的分布式查询和操作. 本文分享自华为云社区<数据库分库分表Java实战经验总结 丨[绽放吧!数据库]>,作者: jackwangcumt. 我们知道,当前的应用都离不开数据库,随着数据库中的数据越来越多,单表突破性能上限记录时,如MySQL单表上线估计在近千万条内,当记录数继续增长时,从性能考虑,则需要进行拆分处理.而拆分分为横向拆分和纵向拆分.一般来说,采用横向拆分较多,这样的表结构是一致的,只是不同的数据存储在不

一.分库分表解决的现状问题 解决数据库本身瓶颈 连接数: 连接数过多时,就会出现'too many connections'的错误,访问量太大或者数据库设置的最大连接数太小的原因 Mysql默认的最大连接数为100.可以修改,而mysql服务允许的最大连接数为16384 数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题 数据库分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题 解决系统本身IO.CPU瓶颈 磁盘读写IO瓶颈,热点数据太多,尽管使用了数据库本身缓存,但是依旧有大量IO,导致sql执行速度慢 网络

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

对Sql细节优化 在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化,下面总结的一些方法,有需要的可以参考参考. 首先给大家介绍一下分库分表 分库分表 分库 垂直分库 业务关联少 水平分库 根据类型分库,例如:游戏分区 分表 垂直分表 一张表有些字段内容多,但是不经常用可以进行分开, 水平分表 一张表里的数据根据类型(Type),时间(一年,半年,一个月)等某个字段进行分表 sql查询语句的一些优化 .对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及

1.   MyCAT概述 1.1 背景 随着传统的数据库技术日趋成熟.计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上.这时集中式数据库系统表现出它的不足: (1)集中式处理,势必造成性能瓶颈: (2)应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高: (3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差. 在这种形势下,集中式数据库将向分布式数据库发展. 1.2 发展历程 MyCAT的诞生,要从其前身Amoeba和

分库分表,顾名思义,就是把原本存储于一个库一张表的数据分块存储到多个库多张表上.对于大型互联网应用来说,当一张表的数据量达到百万.千万时,数据库每执行一次查询所花的时间会变多,并且数据库面临着极高的并发访问.通过分库分表,使数据均衡地分布到多张表中,可以缩短数据查询所需要的时间,提高数据库的吞吐,减轻数据库压力. 一.垂直切分 将表按照功能模块.关系密切程度划分出来,部署到不同的库上.常见的分成6大库: 1)用户类库:用于保存了用户的相关信息.例如:db_user,db_system,db_co

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