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  • 来自专栏程序员奇点

    分库

    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,冷热数据分离,ES 辅助搜索,NoSQL 等方式,分库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,并发高就分库。 为什么要分库? 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库,如果注册用户2000w, 日活100w, 单10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库 如果单数据达到 几千万了,数据量比较大,会极大影响 SQL 查询性能, 后面的SQL 执行会很慢,经验来说,单数据几百万,就要考虑了。 所谓的,就是将一个的数据存放到多个中, 查询的时候就查一个。比如按照用户 id 来,将一个用户的数据存放在一个中,然后对这个用户操作时操作那个就好。

    2.5K51发布于 2021-04-30
  • 来自专栏陈琛的Redis文章

    不要为了“分库”而“分库

    为什么要进行分库? 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。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? 当数据库大到一定程度的时候,我们采用优化硬件,优化的结构,这种方法还是无法满足的时候,就要进行分库。 分库是什么? 分库的方式 我们将电商作为其背景,现在有三个,分别是卖家,商品,店铺。 01 垂直 我们平时逛淘宝等电商网站时,搜索列表的页面显示商品的关键信息,而点进去的页面显示商品的详情信息。 小结 本小结介绍了分库的各种方式,他们分别是垂直,垂直分库,水平分库和水平分。 结语(重点) 如标题所示,我们不能为了分库而分库,首先我们需要知道分库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,毕竟技术是为了更好的服务于性能。

    2.4K20发布于 2020-06-12
  • 来自专栏仙士可博客

    mysql详解

    本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据太大了,需要”,“xxxx了,要”的言论,那么,到底为什么要? 难道数据量大就要? (冷热数据) 5:装逼,需要用装逼的 优缺点 在上面,我们已经知道了为什么要该怎么呢? 水平分 根据数据的不同规则作为一个条件,区分数据以数据之间的叫做水平分 水平分是比较常见的方法,也是解决数据量大时候的方法,在水平分中,也根据场景的不同而方法不同 取模 ) 冷热数据 冷热数据大多数体现在跟时间有关的 日志,订单上面 在冷热数据时,我们应该遵循以下几种规则 1:数据冷热,需要注意冷热数据的界限 例如,商城订单,每天增加100万的订单 ,叫做垂直 垂直其实我们在设计数据库时,可能已经是用到了的,比如会员金额,关联会员的userId,这个时候,其实就可以叫做是垂直 把会员金额的字段分到了其他的中(会员金额) 垂直较为简单

    5.3K10发布于 2019-12-19
  • 来自专栏code人生

    MySQL 查询

    是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行,例如基于范围、哈希或列表等。 下面将详细介绍MySQL如何以及后如何进行数据查询。 基于哈希的 基于哈希的是一种将数据分散到多个子表中的数据库策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。 基于哈希的可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。 基于范围的 基于范围进行是一种数据库策略,它根据数据的范围条件将数据拆分到不同的子表中。这种方法适用于按时间、地理区域或其他有序范围进行查询的场景。 基于列表的 基于列表的是一种数据库策略,它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。这种方法适用于按照特定条件或分类进行查询的场景。

    4.2K20编辑于 2023-10-19
  • 来自专栏java_joseph

    分库初探

    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,应当这样回答 这个可以从两方面来考虑,一种是分库,一种是优化,分库表带来的问题是很多的,所以要先考虑优化 垂直 垂直,垂直嘛,就是把一个从上往下切开,字段, //拆分前 CREATE TABLE `product` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT ,提高了并发能力,水平分库也可以分摊数据, 的好处 主要是水平分,避免大性能问题,将数据划分到不同 劣质: 这里就值得讨论讨论了, 因为要做分库,就是要把劣势都搞定,优势是效益! 问题一: 多表join联合查询、多维度查询 这个问题是分库下,导致的查询问题,多表联合查询,前,直接join就好了,后,join就会变的很麻烦 多维度查询,这个就比较有意思了 比如用户的订单 分库策略 我们做海量数据处理,一般指的是水平的分库, 那么的策略是什么?按照什么去??

    93331编辑于 2023-08-09
  • 来自专栏JAVA乐园

    分库 闲聊

    然后每个组里的或者库再进行 Hash 。 水平分 时要选择适当的策略,是的数据能够较为均匀的分到不同的中,并且不影响查询。 ,以及提升单的查询性能,这就是所谓的分库。 分库的策略比前面的仅分库或者仅的策略要更为复杂,一种分库的路由策略如下: 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的数量) 数据迁移 现在有一个未分库的系统,未来要分库,如何设计才可以让系统从未分库动态切换到分库上? ,同时对扩容规模和数量都有限制。

    1.2K30发布于 2021-07-22
  • 来自专栏sdcuike专栏

    基因分库

    场景:     数据存储中,相互关系的,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。   一般分库或者我们采用取余操作,余数相同的id落到相同的库中,或规则一致。   int mod = number & ~(-1 << n) 所以,n的取舍关系到分库的数量或者的数量,即2^n 个库或。 故我们把二进制的最后n位数,即上述代码中的mod称为分库因子。   所以,需要生成的新id只要最后末尾放入分库或因子就达到了我们的目的。  

    2K01发布于 2020-01-26
  • 来自专栏Vincent-yuan

    MySQL - 分库

    这时候可以在设计上进行解决: 采用分库的形式,对于业务数据比较大的数据库可以采用,使得数据的存储的数据量达到一个合理的状态。 分库方案更多的是对关系型数据库数据存储和访问机制的一种补充,而不是颠覆。 2.什么时候进行 的应用场景是单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,不需要分库(拆分实例)。 垂直 以用户系统为例,将user按字段拆分为user_base 和 user_info,两个通过userid进行联系。 水平拆分缺点 数据扩容有难度,维护量大 例如上面会员库一为二,根据userid % 2将数据分库或存储存储,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,那么分库逻辑也会改成

    6.9K31发布于 2021-10-09
  • 来自专栏Java开发

    分库专题

    一:分库介绍 1.1什么是分库? ,解决单张大查询性能问题; 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:分库方式 分库包括分库和两个部分,在生产中通常包括: 垂直分库、水平分库、垂直、水平分四种方式; 2.1垂直 2.1.1垂直定义 垂直就是在同一数据库内将一张按照指定字段分成若干,每张仅存储其中一部字段; 垂直拆解了原有的结构 :垂直、垂直分库、水平分库和水平分 垂直:可以把一个宽的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。 若数据量极大,且持续增长,再考虑水平分库水平分方案。 总之,基于开发和维护成本比考虑,非必须,不要对数据库做分库处理!

    58010编辑于 2024-10-21
  • 来自专栏温安适的blog

    分库-ShardingSphere

    分库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 数据可能不均匀 易扩展 ,扩展不需要数据迁移 分库的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张? 如果是绑定,即有关联的一组,例如订单与订单详情,使用同一个分库策略。 如果要join的,是个字典小,数据变动不大),建议做成广播,所有的库都有存一份。 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 用户了,某个用户手机号,找到用户信息? 加一张关联, phone -> userId, 先根据phone 查找userId,之后根据userId ,查询订单 分库后全局唯一ID如何生产?

    77621编辑于 2023-10-16
  • 来自专栏Java后端开发博客

    MySQL 分库

    为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库处理。 分库的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库/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 分库的形式,主要是两种:垂直拆分和水平拆分。 垂直 垂直:以字段为依据,根据字段属性将不同字段拆分到不同中。 特点: 每个的结构都不一样。 每个的数据也不一样,一般通过一列(主键/外键)关联。 所有的并集是全量数据。 MyCat:数据库分库中间件,不用调整代码即可实现分库,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中间件来完成分库操作。 具体的分库的策略,只需要在MyCat中配置即可。

    15.6K10编辑于 2022-12-25
  • 来自专栏源码之家

    还是

    1、新建系统模型,附加为:dede_addon_1_20w 2、将原附加中20万以上数据导入dede_addon_1_20w中: insert into dede_addon_1_20w select * from dede_addonarticle where aid>200000; 3、将原附加和dede_addon_1_20w换名 rename table dede_addonarticle

    70150发布于 2018-06-04
  • 来自专栏时间&空间

    分库方案

    在文章开头先抛几个问题: (1)什么时候才需要分库呢?我们的评判标准是什么? (2)一张存储了多少数据的时候,才需要考虑分库? (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? 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? 首先回答一下为什么要分库,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。 因此,当单数据增量过快,业界流传是超过500万的数据量就要考虑了。当然500万只是一个经验值,大家可以根据实际情况做出决策。 那如何呢? 有几个维度,一是水平切分和垂直切分,二是单库内分和多库内分。 分库表带来的复杂性 既然分库这么好,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。

    54111编辑于 2024-01-10
  • 来自专栏素履coder

    MySQL分库

    为什么要分库# 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 可以解决单存储量过大,查询效率低下的问题,降低锁概率 1.2 缺点# 会增加跨或跨库联合查询复杂度 图片 2.2 # 2.2.1 垂直# 垂直主要指把一张中的字段分开组成独立的,用某个相同的字段把这些关联起来,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独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新,因为频繁查表容易导致锁,会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单中的字段太多,也可以考虑垂直 ④ …… 图片 2.2.2 水平分# 水平分不用拆字段 ,而是新建字段一样的,根据各种划分方法把数据分别放在不同中,划分依据可以如下: ① 可以根据时间水平分,比如按年、月,往往最近一两年的数据访问频繁,为热数据,前几年的访问较少,为冷数据,可以实现冷热数据的分离

    5.4K20编辑于 2022-09-07
  • 来自专栏笔记本

    MySQL分库

    MySQL分库高并发系统中,数据只用一张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来性能提升。 (垂直)数据库中有很多个库,每个库中保存的都错综复杂,没有章法。所以我们将所有的 用户 集中放在一个库中,所有的 订单 集中放在一个库中,所有的 商品 放在另外一个库中。 场景1: 用户表字段过多,且大部分字段不常用,但查询时都在同一个操作。单已有千万条数据,单库连接数充足。应该将这个用户 垂直 ,将常用的少量字段放在一个用户中,其余字段放在另外一张中。 垂直场景6: 一台服务器运行一个MySQL实例,同时部署多个业务服务,数据库经常出现“Too many connections”报错。 每天几亿条,水平分库,按照时间来分区最合适。

    31111编辑于 2025-08-01
  • 来自专栏王清培的专栏

    数据小结

    ---- 背景 分库、表带来的后遗症 策略 一些注意事项 背景 最近一段时间内结束了数据库拆分项目,这里做个简单的小结。 由于分库包含的技术选型和方式方法多种多样,这篇文章不是罗列和汇总介绍各种方法,而是总结我们在实施分库过程中的一些经验。 分库、表带来的后遗症 分库、会带来很多的后遗症,会使整个系统架构变的复杂。 策略 有多种方式,mod、rang、presharding、自定义路由,每种方式都有一定的侧重。 4.dao.xml 逆向工程问题,我们使用的很多数据库mybatis生成工具生成的时候都是物理名,一旦我们使用了sharding-JDCB之后都是用的逻辑名,所以生成工具需要提供选项来设置逻辑

    66300发布于 2018-07-31
  • 来自专栏sql与spec性能

    数据分库

    一.概述 分库,顾名思义,既分库亦,拆分方式有垂直和水平,通过将单一的数据库,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? 如一张很大的可以通过创建视图将常用column整合,提高查询速度; 进行分库 INS: 当一张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 datanode 特点:datanode数据库相同,结构不同,数据不同 垂直,将,根据column拆分到若干个datanode 特点:datanode结构不同,数据不同 水平拆分: 水平分库,将一个数据库及其数据,按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点:库结构相同,但数据不同 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

    1.2K90编辑于 2022-05-20
  • 来自专栏PHP在线

    mysql 分库

    是分散数据库压力的好方法。 ,最直白的意思,就是将一个结构分为多个,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。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用了。 1,的分类 1>纵向 将本来可以在同一个的内容,人为划分为多个。 所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑,首先是纵向的处理。 这样纵向后: 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 字面意思,就可以看出来,是把大的结构,横向切割为同样结构的不同,如,用户信息,user_1,user_2 等。 结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的,如根据用户ID来取模划分。 理由:根据数据量的规模来划分,保证单的容量不会太大,从而来保证单的查询等处理能力。

    4K60发布于 2018-03-07
  • 来自专栏PHP在线

    MySQL【转载】

    一、时间结构   如果业务系统对时效性较高,比如新闻发布系统的文章,可以把数据库设计成时间结构,按时间有几种结构:   1) 平板式   类似:   article_200901   article _200902   article_200903   用年来还是用月可自定,但用日期的话就太多了,也没这必要。 基于这些特点,用以上所说的任何一种方式都不合适,一没有固定的时效不宜用时间拆,二用户很多,而且还 偏偏都是冷门,所以也不宜用版块(用户)拆。    在这个架构中,每次往数据库会写入两倍数据,读取主要依赖拆提升性能,总 用于实现拆后难以实现的功能并且用于每天的定时备份;另外总表和还相互是一个完整的备份,任何一个损坏或数据不正常,都可以从总表中读到正确 我的方案是总 可采用相对能保证稳定的一些服务软件和架构,例如oracle,或lvs+ pgpool+PostgreSQL,重点保证数据稳定;相对的,就用轻量级的mysql,重点在于速度。

    2.4K50发布于 2018-03-08
  • 来自专栏友儿

    Mysql分库,你如何,怎样

    分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高的增删改查效率。 什么是? 2.和分区不矛盾,可以相互配合的,对于那些大访问量,并且数据比较多的,我们可以采取和分区结合的方式(如果merge这种方式,不能和分区配合的话,可以用其他的试),访问量不大,但是数据很多的 1.之前,首先要选中合适的策略(以哪个字典为表字段,需要将数据分为多少张),使数据能够均衡的分布在多张中,并且不影响正常的查询。 在确定策略后,当数据进行存储及查询时,需要确定到哪张表里去查找数据, 数据存放的数据 = 表字段的内容 % 数量 2.分库 能够解决单数据量过大带来的查询效率下降的问题 ,需要同时采取和分库策略。

    2.7K21编辑于 2022-09-11
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