public function getPartitionTableName($data=array()) { // 对数据表进行分区 if(isset($data[$this->partition['field']])) { $field = $data[$this->partition['field']]; switch($this->partition['type']) { case 'id': // 按照id范围分表 $step = $this->partition['exp

ThinkPHP处理海量数据分表机制详细代码及说明   应用ThinkPHP内置的分表算法处理百万级用户数据. 数据表: house_member_0 house_member_1 house_member_2 house_member_3 模型中 class MemberModel extends AdvModel { protected $partition = array('field'='username','type'='id','num'='4'); public f     应用T

ShardingCore 如何呈现"完美"分表 这篇文章是我针对efcore的分表的简单介绍,如果您有以下需求那么可以自己选择是否使用本框架,本框架将一直持续更新下去,并且免费开源为.net生态做贡献,如果您觉得不错那么请帮忙点个star谢谢,框架地址[`sharding-core`](https://github.com/xuejmnet/sharding-core) 您的支持是对我最大的动力. 如果您对分表有以下痛点那么不妨试试我这边开源的框架sharding-core ,是否需要

为什么要分表,分库: 当我们的数据表数据量,訪问量非常大.或者是使用频繁的时候,一个数据表已经不能承受如此大的数据訪问和存储,所以,为了减轻数据库的负担,加快数据的存储,就须要将一张表分成多张,及将一类数据存入不同的几张表,当分表已经不能满足需求是,我们还能够分库,及用几个数据库存储. 分表会随着需求和功能的不同有不同的实现方法.以下是我做项目中的一个样例: 需求:product.product_price两张表是一对多的关系,及产品和产品每日的价格,一个产品相应几种价格,如今因为产品表数据量非

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

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的

PHP 按月分表控制台命令(yii2版) <?php /** * @Purpose: 按月分表脚本 * @User: Chrdai * @Date: 2019/3/19 * @Time: 15:23 */ namespace app\commands; use yii\console\Controller; class CreateTableController extends Controller { /** * @var string 数据库服务器 */ const HOST = '127.

本文通过大量图片来分析和描述分库.分表以及数据库分区是怎样进行的. 1.sharding前的初始数据分布 在本文中,我打算用高考考生相关信息作为实验数据.请无视表的字段是否符合现实,也请无视表的设计是否符合范式. 3张表: 考生表,存放全国所有高考考生信息,假设34个省.(直辖)市.(自治区.特别行政)区共3000W考生 学科表,分文理科,共9门课程(语文.数学.英语.历史.地理.政治.物理.化学.生物) 成绩表,存过全国所有考生所有学科成绩,每个学生6门成绩,共1.8亿条成绩数据 三张表放在名

前言:数据库的优化是一个程序员的分水岭,作为小白我也得去提前学习这方面的数据的 (一)  三范式和逆范式 听起范式这个迟非常专业我来举个简单的栗子: 第一范式就是:  把能够关联的每条数据都拆分成一个表 第二范式就是:把能够关联的每条数据写在一个表格中去 第三范式就是:把一些重复的字段再划分多一个表来存(这样做查询数据时候只能连表来操作)给查询带来压力 逆范式就是:宁愿牺牲一些冗余的数据把所有的字段都往一个表格里面存,这样有利于提高查询速度. (二)垂直分表和水平分表设计 1.水平分表 crea

为什么使用分库分表? 如下内容,引用自 Sharding Sphere 的文档,写的很大气. <ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片> 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 1)性能 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降. 同时,高并发访问请求也使得集

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

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=590 目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则 mod方式 dayofweek系列日期方式(所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表) 这两种方式有个本质的特点,就是离散性加周期性. 例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表: 那么随着数据量的增大,每个表或库的数据量都是各自增长.当一个表或库的数据量增长到了一个极限,要加库或加表的时候, 介于这种分库分表算法的离散性,必需要做数据迁移才能完成.例如从3个扩

本文的原文连接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/47003577 未经博主同意不得转载. 1,业务需求 比方一个社交软件,比方像腾讯的qq.能够进行群聊天(gid),也能够单人聊天. 数据量按月添加须要按月进行数据库拆分. 比方依照2015年进行12个月拆分,同一时候能够配合gid进行水平拆分,也能够利用mysql分区. mycat官方也推荐这样使用.这样能够添加单机单数据库的数据量.由于文件分开了. 关于mycat分区參考:

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库

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

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

一.分表: 水平分表:根据条件把数据分为N个表(例如:商品表中有月份列,则可以按月份进行水平分表). 使用场景:一张表中数据太多,查询效率太慢. 当需要同时查询被水平分表的多张表时: 在两条SQL语句中间加union,就能把两表数据合并展示. union:数据合并时去重. Union all:数据合并展示不去重. 垂直分表:将表的字段拆出来变成一张表,两表通过外键建立一对一关系. 使用场景:有些表记录数并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表时需要执行大量I/O,严重降低了性能. 当需要同