- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏程序员奇点
分库分表
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片（范围分片） 思考；分库分表如何平滑过渡？ 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
2.7K51发布于 2021-04-30 - 来自专栏陈琛的Redis文章
不要为了“分库分表”而“分库分表”
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 他带来的提升是： 1.为了避免IO争抢并减少锁表的几率，查看详情的用户与商品信息浏览互不影响。 2.充分发挥热门数据（商品的基础信息）的操作效率，商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累。 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
2.6K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏Java开发
分库分表专题
一：分库分表介绍 1.1什么是分库分表？ ，解决单张大表查询性能问题； 对于关系型数据库来说，磁盘I/O会成为其瓶颈，通过缓存热点数据，在一定程度来可提升系统性能； 二：分库分表方式 分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括： 垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式； 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表，每张表仅存储其中一部分字段； 垂直分表拆解了原有的表结构 例：用户数据根据主键尾数拆分为2张表，分别是tab_user_0到tab_user_1，他们的逻辑表名为tab_user。 真实表（ActualTable）：在分片的数据库中真实存在的物理表。 ：垂直分表、垂直分库、水平分库和水平分表 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。
1K10编辑于 2024-10-21 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？ 一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。 如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？ 加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
1.2K21编辑于 2023-10-16 - 来自专栏Vincent-yuan
MySQL - 分库分表
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 举个例子，交易数据库的订单表 orders 有2亿多数据，RDS 实例遇到了写入瓶颈，普通的 insert 都需要50ms，时常也会收到 CPU 使用率告警，这时就要考虑分库了。 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成
7.3K31发布于 2021-10-09 - 来自专栏java_joseph
分库分表初探
单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路 回答这道题，不能直接分库分表，应当这样回答 这个可以从两方面来考虑，一种是分库分表，一种是优化，分库分表带来的问题是很多的，所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过，一个单体项目，比如商城，用户表，商品表，订单表，都在一个库中，微服务做的话，一个微服务一个库，这个就是垂直分库。 详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点：垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平： 水平分库，水平分表，他们一般一起做，解决单表数据量多的情况，一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题 分库分表策略 我们做海量数据处理，一般指的是水平的分库分表， 那么分的策略是什么?按照什么去分？？ (库-取余) id /2 % 4 (表) 1 1 0 2 0 1 3 1 1 4 0 2 5 1 2 6 0 3 7 1 3 8 0 0 9 1 0 优点
1.3K31编辑于 2023-08-09 - 来自专栏PHP在线
mysql 分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。 所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。 表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
4.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏sql与spec性能
数据分库分表
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 binlog的变化，通过mq形式将数据转发到服务进行处理 2.数据通过中间件mycat进行水平分片，通过rule设定分片规则，分别下发到不同数据库 二.分类 垂直拆分： 垂直分库，将库表根据实际业务场景拆分到若干个 datanode 特点：datanode数据库相同，表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
1.4K90编辑于 2022-05-20 - 来自专栏JAVA乐园
分库 分表闲聊
比如 0-4000 万分到 group1，然后 group1 中再进行 Hash 分，这样当扩容的时候，直接新增一个 group2，存储 4000 万到 8000 万的数据。 ，以及提升单表的查询性能，这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？ 容量规划，扩容问题 来自淘宝综合业务平台团队，它利用对 2 的倍数取余具有向前兼容的特性（如对 4 取余得 1 的数对 2 取余也是 1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移
1.3K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏sdcuike专栏
基因分库分表
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 一个数取余2的n次方，那么余数就是这个数的二进制的最后n位数。所有我们可以位操作符把高位清零就可以得到余数。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
2.1K01发布于 2020-01-26 - 来自专栏JavaEdge
MySQL的分库分表1分库分表的几种形式2分片前的准备
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分! 即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MySQL的分区表是在同一个节点中的同一个数据库建立的 而分片后通常是存在不同的物理节点上 由于技术难度极高,难以维护,情非得已,谨慎操作 2分片前的准备 对一个库中的相关表进行水平拆分到不同实例的数据库中 选择分区键 尽量避免跨分区查询的发生(无法完全避免) 尽量使各个分片中的数据平均 存储无需分片的表 每个分片中存储一份相同的数据 对于数据量不大且并不经常被更新的字典类表 ,并且数据库名也相同 结构也保持相同,和单一节点时的一致 将多个分片表存储在一个数据库中,并在表名上加入分片号后缀 在一个节点中部署多个数据库,每个数据库包含一个切片 分配分片中的数据 期望尽量平均分配 APP通过该表生成唯一数字,但该表易成为系统瓶颈 在Redis等缓存nosql服务器中创建全局ID 避免了MySQL性能低的问题
1.7K71发布于 2018-05-16 - 来自专栏时间&空间
分库分表方案
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。 软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等； 硬件层面主要是增加机器性能。 分库分表详解 下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好，那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢？不要激动，冷静一下，分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性，下面简要说一说。
71211编辑于 2024-01-10 - 来自专栏Java后端开发博客
MySQL 分库分表
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。 MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
16.1K10编辑于 2022-12-25 - 来自专栏素履coder
MySQL分库分表
为什么要分库分表# ① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 2. 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表，用某个相同的字段把这些表关联起来，划分依据可以如下： ① 若某个字段存储的信息占用空间大，可以把这个字段用一张表独立出去
5.8K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏笔记本
MySQL分库分表
MySQL分库分表高并发系统中，数据只用一张表或者一个库存储会大大地限制性能，所以我们可以进行分库分表来性能提升。 （垂直分库）水平方向用户太多了，即使是 用户基本信息表 单表中的记录太多导致查询起来依旧很慢，所以我们可以将这张单表拆分成多个表存储，分别用user_db0, user_db1, user_db2... （水平分库）实际案例个人理解：一个表的字段过多的时候，各个字段的访问频率又不均的情况下，我们就可以考虑 垂直分表 ；单表的数据量过大，导致查询效率下降的情况下，我们就可以考虑 水平分表 ；业务复杂，模块之间互相独立的情况下 场景2： 一个游戏充值系统，单日订单量高达千万，且订单查询常按用户ID精确查找。数据库连接数达到瓶颈，查询写入均受影响。 垂直分库场景7： 日志系统，日志每天几亿条，查询按时间和日志类型范围扫描。每天几亿条，水平分库分表，按照时间来分区最合适。
47411编辑于 2025-08-01 - 来自专栏Java架构师进阶
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
项目需求 在之前我做项目的时候，数据量比较大,单表千万级别的,需要分库分表，于是在网上搜索这方面的开源框架,最常见的就是mycat,sharding-sphere,最终我选择后者,用它来做分库分表比较容易上手 创建数据库和表 ds0 ├── user_0 └── user_1 ds1 ├── user_0 └── user_1 既然是分库分表 库结构与表结构一定是一致的 数据库: ds0 CREATE DATABASE 配置分库 + 分表策略 行表达式分片策略 # 分库策略 sharding.jdbc.config.sharding. default -database-strategy. inline .sharding-column 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: user$->{id % 2} 表示user表根据id模2，而分成2张表，表名称为user0到user_1。 根据分片算法和分片策略 不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表的结果 有的人说 查询的话 该怎么做呢 其实也帮我们做好了 打开浏览器 访问: http://localhost:8080/
1.7K10发布于 2019-06-05 - 来自专栏Linyb极客之路
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
项目需求 在之前我做项目的时候，数据量比较大,单表千万级别的,需要分库分表，于是在网上搜索这方面的开源框架,最常见的就是mycat,sharding-sphere,最终我选择后者,用它来做分库分表比较容易上手 项目实战 本项目基于 Spring Boot 2.1.5 使用sharding-sphere + Mybatis-Plus 实现分库分表 1. pom.xml引入依赖 <? 创建数据库和表 ds0 ├── user_0 └── user_1 ds1 ├── user_0 └── user_1 既然是分库分表 库结构与表结构一定是一致的 配置分库 + 分表策略 行表达式分片策略 # 分库策略 sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column id=4&name=lhd&age=15 则执行插数据 然后查看控制台日志: 根据分片算法和分片策略 不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表的结果 有的人说 查询的话 该怎么做呢
2.2K40编辑于 2022-03-10 - 来自专栏后端技术学习
分库分表学习2-常用的术语
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。 水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表 ：t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表： 在分片数据库中真实的表，如t_order_0、t_order_1等 数据节点： 数据分配的最小物理单元，由数据源和数据表组成， 如ds_0.t_order_1 绑定表： 分片规则一致的主表和子表，如t_order表和t_order_item表都是以order_id进行分片，绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。 绑定表之间多表关联查询不会出现笛卡尔积，查询效率会大大提升。绑定关系后，路由sql将会减少，提升效率。 广播表： 所有分片数据源都存在的表，表结构和表数据在每个数据库均一致。
1K10发布于 2021-08-20 - 来自专栏JAVA葵花宝典
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
项目需求 在之前我做项目的时候，数据量比较大,单表千万级别的,需要分库分表，于是在网上搜索这方面的开源框架,最常见的就是mycat,sharding-sphere,最终我选择后者,用它来做分库分表比较容易上手 项目实战 本项目基于 Spring Boot 2.1.5 使用sharding-sphere + Mybatis-Plus 实现分库分表 1. pom.xml引入依赖 <? 创建数据库和表 ds0 ├── user_0 └── user_1 ds1 ├── user_0 └── user_1 既然是分库分表 库结构与表结构一定是一致的 数据库: ds0 CREATE 配置分库 + 分表策略 行表达式分片策略# 分库策略sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column 根据分片算法和分片策略 不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表的结果 有的人说 查询的话 该怎么做呢 其实也帮我们做好了 打开浏览器 访问: http://localhost:8080
1.7K40发布于 2019-07-12 - 来自专栏李浩东的博客
SpringBoot 2.x ShardingSphere分库分表实战
项目需求 在之前我做项目的时候，数据量比较大,单表千万级别的,需要分库分表，于是在网上搜索这方面的开源框架,最常见的就是mycat,sharding-sphere,最终我选择后者,用它来做分库分表比较容易上手 项目实战 本项目基于 Spring Boot 2.1.5 使用sharding-sphere + Mybatis-Plus 实现分库分表 1. pom.xml引入依赖 <? 创建数据库和表 ds0 ├── user_0 └── user_1 ds1 ├── user_0 └── user_1 既然是分库分表 库结构与表结构一定是一致的 数据库: ds0 CREATE 配置分库 + 分表策略 行表达式分片策略# 分库策略sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column 根据分片算法和分片策略 不同的id以及age取模落入不同的库表 达到了分库分表的结果 有的人说 查询的话 该怎么做呢 其实也帮我们做好了 打开浏览器 访问: http://localhost:8080
1.9K20发布于 2019-06-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号