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  • 分库分表方案

    2019-10-08 16:15:49
    文章目录分库分表方案一、数据库瓶颈1、IO瓶颈2、CPU瓶颈二、分库分表1、水平分库2、水平分表3、垂直分库4、垂直分表 分库分表方案 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加...

    分库分表方案

    一、数据库瓶颈

    不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。

    在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。

    1、IO瓶颈

    第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表

    第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库

    2、CPU瓶颈

    第一种:SQL问题,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段条件查询等,增加CPU运算的操作 -> SQL优化,建立合适的索引,在业务Service层进行业务计算。

    第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表

    二、分库分表

    1、水平分库

    在这里插入图片描述
    1.概念:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。

    2.结果:

    每个库的结构都一样;
    每个库的数据都不一样,没有交集;
    所有库的并集是全量数据;

    3.场景:系统绝对并发量上来了,分表难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

    4.分析:库多了,io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

    2、水平分表

    在这里插入图片描述
    1.概念:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个表中的数据拆分到多个表中。

    2.结果:

    每个表的结构都一样
    每个表的数据都不一样,没有交集;
    所有表的并集是全量数据;
    3.场景:系统绝对并发量并没有上来,只是单表的数据量太多,影响了SQL效率,加重了CPU负担,以至于成为瓶颈。

    4.分析:表的数据量少了,单次SQL执行效率高,自然减轻了CPU的负担。

    3、垂直分库

    在这里插入图片描述
    1.概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。

    2.结果:

    每个库的结构都不一样;
    每个库的数据也不一样,没有交集;
    所有库的并集是全量数据;
    3.场景:系统绝对并发量上来了,并且可以抽象出单独的业务模块。4.分析:到这一步,基本上就可以服务化了。

    例如,随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多,这时可以将这些表拆到单独的库中,甚至可以服务化。再有,随着业务的发展孵化出了一套业务模式,这时可以将相关的表拆到单独的库中,甚至可以服务化。

    4、垂直分表

    在这里插入图片描述
    1.概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。

    2.结果:

    每个表的结构都不一样;
    每个表的数据也不一样,一般来说,每个表的字段至少有一列交集,一般是主键,用于关联数据;
    所有表的并集是全量数据;

    3.场景:

    系统绝对并发量并没有上来,表的记录并不多,但是字段多,并且热点数据和非热点数据在一起,单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少,查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO,产生IO瓶颈。

    4.分析:

    可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展表。

    这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。拆了之后,要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。

    但记住,千万别用join,因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据,应该在业务Service层做文章,分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

    三、分库分表工具

    sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;
    TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;
    Mycat:中间件。
    注:工具的利弊,请自行调研,官网和社区优先。

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  • MySQL数据库的分库分表方案

    万次阅读 2020-08-31 17:55:53
    MySQL数据库的分库分表方案 一、 数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接...

    MySQL数据库的分库分表方案

    一、 数据库瓶颈

    不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量,吞吐量,崩溃)。
    1、 IO瓶颈
    第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度,解决办法是–>分库和垂直分表
    第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够,解决办法–>分库
    2、 CPU瓶颈
    第一种:SQL问题,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段条件查询等,增加CPU运算的操作,解决办法是–>SQL优化,建立合适的索引,在业务Service层进行业务计算。
    第二种:单表数据量太大,查询时扫描的行太多,SQL效率低,CPU率先出现瓶颈,解决办法是–>水平分表

    二、 分库分表

    1、 水平分库
    在这里插入图片描述

    (1) 概念:以字段为依据,按照一定的策略(hash,range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。
    (2) 结果:
    每个库的结构都一样
    每个库的数据都不一样,没有交集
    所有库的并集是全量数据
    (3) 场景:系统绝对并发量上来了,分表难以根本上解决问题,并且还没有明显的业务归属来垂直分库
    (4) 分析:库多了,IO和CPU的压力自然可以成倍缓解
    2、 水平分表
    在这里插入图片描述

    (1) 以字段为依据,按照一定策略(hash,range等),将一个表中的数据拆分到多个表中
    (2) 结果:
    每个表的结构都一样
    每个表的数据都不一样,没有交集
    所有表的并集是全量数据
    (3) 场景:系统绝对并发量并没有上来,只是单表的数据量太多,影响了SQL效率,加重了CPU负担,以至于成为瓶颈。
    (4) 分析:表的数据少了,单词SQL执行效率高,自然减轻了CPU负担
    3、 垂直分库
    在这里插入图片描述

    (1) 概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中
    (2) 结果:
    每个库的结构都不一样
    每个库的数据也不一样,没有交集
    所有库的并集是全量数据
    (3) 场景:系统绝对的并发量上来了,并且可以抽象出单独的业务模块
    (4) 分析:到这一步,基本上就可以服务化了。例如,随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多,这时可以将这些表拆到单独的库中,甚至可以服务化。再有,随着业务的发展孵化出了一套业务模式,这时可以将相关的表拆到单独的库中,甚至可以服务化。
    4、 垂直分表
    在这里插入图片描述

    (1) 概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中
    (2) 结果:
    每个表的结构都不一样
    每个表的数据也不一样,一般来说,每个表的字段至少有一列交集,一般是主键,用户关联数据
    (3) 场景:系统绝对并发量并没有上来,表的记录并不多,但是字段多,并且热点数据和非热点数据在一起,单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少,查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO,产生IO瓶颈。
    (4) 分析:可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起做为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少随机读IO。拆了之后,要想获得全部数据就需要关联两个表来获取数据。但记住,千万别用join,因为join不仅会增加CPU负担并且会将两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据,应该在业务层Service层做文章,分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

    三、 分库分表工具

    1、 sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc
    2、 TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer
    3、 Mycat:中间件

    四、 分库分表步骤

    根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数->选key(均匀)->分表规则(hash或range等)->执行(一般双写)->扩容问题(尽量减少数据的移动)。

    五、 分库分表问题

    1、 非partition key的查询问题
    基于水平分库分表,拆分策略为常用的hash法
    (1) 端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询
    映射法:
    在这里插入图片描述

    基因法:
    在这里插入图片描述

    注:写入时,基因法生成user_id,如图。关于xbit基因,例如要分8张表,23=8,故x取3,即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时,先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法
    (2) 端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询
    映射法:
    在这里插入图片描述

    冗余法:
    在这里插入图片描述

    注:按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中,按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置!有其他好的办法吗?改变技术栈呢?
    (3) 后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询
    NoSQL法:
    在这里插入图片描述

    冗余法:
    在这里插入图片描述

    2、 非partition key跨库跨表分页查询问题
    基于水平分库分表,拆分策略为常用的hash法。
    注:用NoSQL法解决(ES等)。
    3、 扩容问题
    基于水平分库分表,拆分策略为常用的hash法。
    (1) 水平扩容库(升级从库法)
    在这里插入图片描述

    注:扩容是成倍的
    (2) 水平扩容表(双写迁移法)
    在这里插入图片描述

    第一步:(同步双写)修改应用配置和代码,加上双写,部署
    第二步:(同步双写)将老库中的老数据复制到新库中
    第三步:(同步双写)以老库为准校对新库中的老数据
    第四步:(同步双写)修改应用配置和代码,去掉双写,部署
    注:双写是通用方案

    六、 分库分表总结

    1. 分库分表,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理的拆分(分库还是分表?水平还是垂直?分几个?)。且不可为了分库分表而拆分。
    2. 选key很重要,既要考虑拆分均匀,也要考虑到非partition key的查询。
    3. 只要能满足要求,拆分规则越简单约好。
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  • 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案? (1)选择一个数据库中间件,调研、学习、测试 (2)设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,3个库每个库4个表 (3)基于选择好的...

    如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?

     

    (1)选择一个数据库中间件,调研、学习、测试

    (2)设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,3个库每个库4个表

    (3)基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写

    (4)完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案

    (5)线上系统开始基于分库分表对外提供服务

    (6)扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表呢?

    这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都ok了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。

    那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。

    这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿

     

     

    剖析

     

    (1)停机扩容

    这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。

    从单库单表迁移到分库分表的时候,数据量并不是很大,单表最大也就两三千万

    写个工具,多弄几台机器并行跑,1小时数据就导完了

    3个库+12个表,跑了一段时间了,数据量都1亿~2亿了。光是导2亿数据,都要导个几个小时,6点,刚刚导完数据,还要搞后续的修改配置,重启系统,测试验证,10点才可以搞完

    (2)优化后的方案

    一开始上来就是32个库,每个库32个表,1024张表 (设计前期就搞好)

     

    我可以告诉各位同学说,这个分法,第一,基本上国内的互联网肯定都是够用了,第二,无论是并发支撑还是数据量支撑都没问题

    每个库正常承载的写入并发量是1000,那么32个库就可以承载32 * 1000 = 32000的写并发,如果每个库承载1500的写并发,32 * 1500 = 48000的写并发,接近5万/s的写入并发,前面再加一个MQ,削峰,每秒写入MQ 8万条数据,每秒消费5万条数据。

    有些除非是国内排名非常靠前的这些公司,他们的最核心的系统的数据库,可能会出现几百台数据库的这么一个规模,128个库,256个库,512个库

    1024张表,假设每个表放500万数据,在MySQL里可以放50亿条数据

    每秒的5万写并发,总共50亿条数据,对于国内大部分的互联网公司来说,其实一般来说都够了

    谈分库分表的扩容,第一次分库分表,就一次性给他分个够,32个库,1024张表,可能对大部分的中小型互联网公司来说,已经可以支撑好几年了

    一个实践是利用32 * 32来分库分表,即分为32个库,每个库里一个表分为32张表。一共就是1024张表。根据某个id先根据32取模路由到库,再根据32取模路由到库里的表。

    刚开始的时候,这个库可能就是逻辑库,建在一个数据库上的,就是一个mysql服务器可能建了n个库,比如16个库。后面如果要拆分,就是不断在库和mysql服务器之间做迁移就可以了。然后系统配合改一下配置即可。

    比如说最多可以扩展到32个数据库服务器,每个数据库服务器是一个库。如果还是不够?最多可以扩展到1024个数据库服务器,每个数据库服务器上面一个库一个表。因为最多是1024个表么。

    这么搞,是不用自己写代码做数据迁移的,都交给dba来搞好了,但是dba确实是需要做一些库表迁移的工作,但是总比你自己写代码,抽数据导数据来的效率高得多了。

    哪怕是要减少库的数量,也很简单,其实说白了就是按倍数缩容就可以了,然后修改一下路由规则。

     

    对2 ^ n取模

    orderId 模 32 = 库

    orderId / 32 模 32 = 表

     

    259 3 8

    1189 5 5

    352 0 11

    4593 17 15

     

    1、设定好几台数据库服务器,每台服务器上几个库,每个库多少个表,推荐是32库 * 32表,对于大部分公司来说,可能几年都够了

    2、路由的规则,orderId 模 32 = 库,orderId / 32 模 32 = 表

    3、扩容的时候,申请增加更多的数据库服务器,装好mysql,倍数扩容,4台服务器,扩到8台服务器,16台服务器

    4、由dba负责将原先数据库服务器的库,迁移到新的数据库服务器上去,很多工具,库迁移,比较便捷

    5、我们这边就是修改一下配置,调整迁移的库所在数据库服务器的地址

    6、重新发布系统,上线,原先的路由规则变都不用变,直接可以基于2倍的数据库服务器的资源,继续进行线上系统的提供服务

     

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  • MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml MySQL数据库之分库分表方案_ITPUB博客.mhtml
  • 分库分表最佳实践 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?   面试题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案? 面试官心理分析 对于分库分表来说,主要是面对以下问题: 选择一个数据库中间件,调研、...

    分库分表最佳实践 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?

     

    面试题

    如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?

    面试官心理分析

    对于分库分表来说,主要是面对以下问题:

    • 选择一个数据库中间件,调研、学习、测试;
    • 设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,比如 3 个库,每个库 4 个表;
    • 基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写;
    • 完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案;
    • 线上系统开始基于分库分表对外提供服务;
    • 扩容了,扩容成 6 个库,每个库需要 12 个表,你怎么来增加更多库和表呢?

    这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。

    那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。

    这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。

    面试题剖析

    停机扩容(不推荐)

    这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。

    从单库单表迁移到分库分表的时候,数据量并不是很大,单表最大也就两三千万。那么你写个工具,多弄几台机器并行跑,1小时数据就导完了。这没有问题。

    如果 3 个库 + 12 个表,跑了一段时间了,数据量都 1~2 亿了。光是导 2 亿数据,都要导个几个小时,6 点,刚刚导完数据,还要搞后续的修改配置,重启系统,测试验证,10 点才可以搞完。所以不能这么搞。

    优化后的方案

    一开始上来就是 32 个库,每个库 32 个表,那么总共是 1024 张表。

    我可以告诉各位同学,这个分法,第一,基本上国内的互联网肯定都是够用了,第二,无论是并发支撑还是数据量支撑都没问题。

    每个库正常承载的写入并发量是 1000,那么 32 个库就可以承载32 * 1000 = 32000 的写并发,如果每个库承载 1500 的写并发,32 * 1500 = 48000 的写并发,接近 5万/s 的写入并发,前面再加一个MQ,削峰,每秒写入 MQ 8 万条数据,每秒消费 5 万条数据。

    有些除非是国内排名非常靠前的这些公司,他们的最核心的系统的数据库,可能会出现几百台数据库的这么一个规模,128个库,256个库,512个库。

    1024 张表,假设每个表放 500 万数据,在 MySQL 里可以放 50 亿条数据。

    每秒的 5 万写并发,总共 50 亿条数据,对于国内大部分的互联网公司来说,其实一般来说都够了。

    谈分库分表的扩容,第一次分库分表,就一次性给他分个够,32 个库,1024 张表,可能对大部分的中小型互联网公司来说,已经可以支撑好几年了。

    一个实践是利用 32 * 32 来分库分表,即分为 32 个库,每个库里一个表分为 32 张表。一共就是 1024 张表。根据某个 id 先根据 32 取模路由到库,再根据 32 取模路由到库里的表。

    orderId id % 32 (库) id / 32 % 32 (表)
    259 3 8
    1189 5 5
    352 0 11
    4593 17 15

    刚开始的时候,这个库可能就是逻辑库,建在一个数据库上的,就是一个mysql服务器可能建了 n 个库,比如 32 个库。后面如果要拆分,就是不断在库和 mysql 服务器之间做迁移就可以了。然后系统配合改一下配置即可。

    比如说最多可以扩展到32个数据库服务器,每个数据库服务器是一个库。如果还是不够?最多可以扩展到 1024 个数据库服务器,每个数据库服务器上面一个库一个表。因为最多是1024个表。

    这么搞,是不用自己写代码做数据迁移的,都交给 dba 来搞好了,但是 dba 确实是需要做一些库表迁移的工作,但是总比你自己写代码,然后抽数据导数据来的效率高得多吧。

    哪怕是要减少库的数量,也很简单,其实说白了就是按倍数缩容就可以了,然后修改一下路由规则。

    这里对步骤做一个总结:

    1. 设定好几台数据库服务器,每台服务器上几个库,每个库多少个表,推荐是 32库 * 32表,对于大部分公司来说,可能几年都够了。
    2. 路由的规则,orderId 模 32 = 库,orderId / 32 模 32 = 表
    3. 扩容的时候,申请增加更多的数据库服务器,装好 mysql,呈倍数扩容,4 台服务器,扩到 8 台服务器,再到 16 台服务器。
    4. 由 dba 负责将原先数据库服务器的库,迁移到新的数据库服务器上去,库迁移是有一些便捷的工具的。
    5. 我们这边就是修改一下配置,调整迁移的库所在数据库服务器的地址。
    6. 重新发布系统,上线,原先的路由规则变都不用变,直接可以基于 n 倍的数据库服务器的资源,继续进行线上系统的提供服务。

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    来源:“创享视界”,创享视界(creativeview.cn)是一个带动全民颠覆八小时工作制,通过投稿把自己的创意智慧变现的方式创造被动收入,从而实现财务自由的平台。我们相信,创新思维不仅有助于打造更出色的产品,还可以让世界变得更美好,让人人受益。

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